主频占优镶边波波器分解信号为本征模态函数的方法

来源 :中国海洋大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:JunKao
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
EMD是经验模态分解与希尔伯特谱分析(EMD/HSA)中的重要一环。快速滤波分解信号为本征模态函数的方法(FFDSI)是建立在离散Fourier变换基础上,在频率域利用矩形滤波器分解信号为本征模态函数。该方法不仅具有运算速度快,便于操作的特点,而且分解后所得本征模态函数(IMF)及其非模态项是严格正交的。从而保证了信号分解前后量能不变。   但是,快速滤波分解信号为本征模态函数的方法(FFDSI)也存在如下不足:   (1)由于FFDSI采用矩形滤波器进行信号分解,必然会产生严重的吉布斯效应而使分解结果失真。   (2)矩形滤波器会减弱本征模态函数的瞬时特性。   (3)FFDSI按照从高频到低频的方式顺次滤波,极有可能将原信号中的“拍”分离,使分解后所得本征模态函数的物理意义不明确。   针对上述问题,本文建立了一种主频占优镶边滤波器分解信号为本征模态函数的方法。新方法采用镶边滤波器代替FFDSI中的矩形滤波器,并根据离散Fourier变换绝对值从大到小的顺序决定滤波次序并实现本征模态函数的分解。   主频占优镶边滤波器分解信号为本征模态函数的方法具有如下优点:   (1)该方法通过采用镶边滤波器可以有效地减轻由矩形滤波器所产生的吉布斯效应,使分解结果更加客观地展现原始信号所包含的真实频率成份。   (2)利用主频占优镶边滤波器分解信号为本征模态函数可以较好地反映原始信号的瞬时性质,更加充分地体现出EMD/HSA时频分析的特征。   (3)在进行本征模态函数分解时,不再遵循从高频到低频顺次滤波分解方式,而是按主频占优的原则进行滤波,可以有效地防止将原始信号中“拍”拆解,使分解结果的物理意义更易理解。   由此可见,新方法正好弥补了FFDSI方法存在的不足。
其他文献
问题意识的培养,可以开拓学生的思维,提高学生分析问题以及解决问题的能力.阅读是初中语文的重要组成部分,在学习过程中,教师应引导学生发现问题、分析问题以及解决问题,因此
数据插值是指一组散乱(又称非均匀)分布的数据采样点在整个区域上构造一个基本的函数的过程。在大量的工程工程实践中,这样的问题成为解决工程问题的重要环节,根据工程结构和实际
对于带有混合约束的二次半定规划问题,本文给出了可行内点算法与拟可行内点算法,研究了二次半定规划的对偶理论与最优性条件,证明了本文算法的可行性与收敛性。具体内容如下:
期刊
本文主要研究了种群动力学模型,我们在传统的微分模型基础上,分别加入脉冲和随机干扰,进而衍生出脉冲微分方程和随机微分方程,本文章节安排如下:   第二章研究了一类具有
子空间聚类方法通过将数据分割到对应的子空间中来揭示高维数据潜在的子空间结构.子空间聚类在计算机视觉和机器学习等领域具有广泛应用,比如目标识别,运动分割,人脸聚类,图
本文研究求解无约束优化问题的基于过滤器技术的信赖域算法。过滤器技术是由Fletcher-Leyffer在1997年提出的,它的目的是为了克服在使用罚函数求解非线性约束优化问题时,因为罚