【摘 要】
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针对经验模态分解过程中存在的端点效应问题,提出了一种基于支持向量回归机的改进方法。该方法首先对信号进行预处理,得到极大、极小值序列,再计算得到平均极值序列,利用支持
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针对经验模态分解过程中存在的端点效应问题,提出了一种基于支持向量回归机的改进方法。该方法首先对信号进行预处理,得到极大、极小值序列,再计算得到平均极值序列,利用支持向量回归机对计算得到的平均极值序列分别向前向后延拓有限个平均极值,再由这些平均极值反推出对应的极大值点和极小值点,最后利用三次样条曲线对计算后的极值点序列进行插值处理。该改进方法解决了支持向量回归机对原始信号进行延拓后,信号的端点仍然不确定的问题。仿真和实际应用实验结果表明,该方法在抑制经验模态分解的端点效应方面具有良好的效果。
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