【摘 要】
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1998年,Huang等人提出:在对信号进行Hilbert变换之前,先把信号做一个经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)。基于Hilbert变换的信号处理方法,能够有效提取出非线
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1998年,Huang等人提出:在对信号进行Hilbert变换之前,先把信号做一个经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)。基于Hilbert变换的信号处理方法,能够有效提取出非线性、非平稳信号的瞬时特征参数和Hilbert谱,从而使信号分析更加准确。该方法从本质上讲是对一个信号进行平稳化处理,其结果是将信号中不同尺度的波动或趋势逐级分解,产生一系列具有不同特征尺度的数据序列,每一个序列称为一个内模函数(intrinsic mode function,IMF)。内模函数IMF能使Hilbert变换求出的瞬时频率具有真实的物理意义。但是该方法它本身也存在不足之处,在利用三次样条插值求上下包络时,由于不能确定两端点的极值,使得拟合出的包络线有可能偏离实际的包络线,这种现象将严重影响EMD分解的质量。针对这个问题,人们提出了各种抑制方法,并都取得了一定程度的效果,然而对各种方法的性能特点缺乏系统准确的评价。本文针对常用的几种方法:匹配延拓法、镜像闭合延拓法、极值点对称延拓法、多项式拟合延拓法等,分别用这些方法来抑制EMD分解周期平稳信号和非周期非平稳信号带来的端点效应,通过分析各自的内模函数,估计各自的Hilbert谱,绘制各自的主要内模函数的叠加信号与原始信号的对比图和平均频率曲线与标准频率曲线的对比图,计算各自的主要内模函数的叠加信号与原始信号的均方误差和平均频率曲线与标准频率曲线的均方误差,以及计算复杂度并绘制各种方法的处理时间对比直方图等深入细致地比较研究了各种方法的性能。最后系统地总结了各种方法的适用性,各种方法的抑制效果,以及各种方法的优缺点。
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