【摘 要】
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为优化二维经验模态分解(Bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)算法,提出了根据空间位置信息的稳定性制定BEMD筛分停止准则的思想;明确了一维经验模态分解和二维经验模态分解在筛分停止需求上的本质区别。均值曲面的物理状态预示了待筛分曲面极值点数量和分布变化规律,基于此制定出一种BEMD筛分停止准则。实验表明,该准则较传统的停止准则有明显优势。
【机 构】
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哈尔滨工程大学水声工程学院,浙江工商大学信息与电子工程学院,大连海事大学机电与材料工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（10504004）资助项目,浙江工商大学校级科研项目基金（1120KU110043）资助项目,浙江工商大学引进人才科研启动基金（1120XJ2010004）资助项目.
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为优化二维经验模态分解(Bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)算法,提出了根据空间位置信息的稳定性制定BEMD筛分停止准则的思想;明确了一维经验模态分解和二维经验模态分解在筛分停止需求上的本质区别。均值曲面的物理状态预示了待筛分曲面极值点数量和分布变化规律,基于此制定出一种BEMD筛分停止准则。实验表明,该准则较传统的停止准则有明显优势。
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