【摘 要】
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经验模态分解(EMD)是一种先进的数据处理方法,对脑电信号(EEG)等非线性非平稳信号的处理非常有效。但是其在利用三次样条曲线构造上下包络时,端点附近的包络存在严重的摆动。
【机 构】
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重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室
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经验模态分解(EMD)是一种先进的数据处理方法,对脑电信号(EEG)等非线性非平稳信号的处理非常有效。但是其在利用三次样条曲线构造上下包络时,端点附近的包络存在严重的摆动。针对该问题,在镜面延拓算法的基础上,提出了二次延拓算法。根据邻近端点的数据计算出该信号在端点处的拟合函数;利用该拟合函数在左右端点各延拓出一个极值点;采用镜面延拓算法对延拓后的信号进行EMD分解。算法考虑了信号端点处的变化趋势,使得端点处的延拓更加合理,从而使三次样条曲线在端点处不会出现大的摆动。仿真结果表明,该算法能有效地对脑电信号进行分解。
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