基于EMD的信號特征提取與識別.pdf

1、在無損檢測中，缺陷回波信號是非線性非平穩(wěn)的復雜信號，傳統(tǒng)的信號頻譜分析法大多以傅里葉變換為基礎，受線性穩(wěn)定性條件的制約，對復雜信號的特征參數(shù)提取不準確，有時候會失去其物理意義，難以識別缺陷類型。文中提出的經驗模態(tài)分解方法(EMD方法)是近年來出現(xiàn)的一種分析非線性、非平穩(wěn)信號的新方法，可以將復雜的數(shù)據信號分解為有限數(shù)量的本征模函數(shù)(IMF)，然后通過對IMF分量進行Hilbert變換獲得信號的特征參數(shù)，為信號的分析研究提供了有效的手段。<

2、br>　　論文首先分析了幾種常用的傳統(tǒng)信號分析方法，盡管在信號分析處理中都有各自的優(yōu)勢，但是當應用到非線性非穩(wěn)態(tài)信號時就都顯得不夠強大。接著從瞬時頻率，固有模態(tài)函數(shù)等基本概念入手，詳細介紹了EMD的分解過程以及具體實現(xiàn)方法，介紹了希爾伯特變換在信號瞬時特征提取中的作用，將信號處理的最終結果表示為時間—頻率—幅度的坐標。另外，還對EMD中不可避免的模態(tài)裂解、端點效應等難題進行了討論和改進，并在Matlab環(huán)境下實現(xiàn)了該算法。
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