【摘 要】
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局部均值分解（Local Mean Decomposition,LMD）算法的端点效应会使该算法分解求出的各分量在端点附近产生一些变形,严重的时候会使数据产生失真。针对该问题,提出了能量匹配延拓
【机 构】
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北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
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局部均值分解（Local Mean Decomposition,LMD）算法的端点效应会使该算法分解求出的各分量在端点附近产生一些变形,严重的时候会使数据产生失真。针对该问题,提出了能量匹配延拓法来抑制端点效应,并且通过计算信号分解前后的能量来衡量端点效应的影响大小。能量匹配延拓法,即从原始信号内部找出最符合信号趋势的波形对信号进行延拓,最大限度地维护信号的内在趋势。通过对仿真信号的分析,验证了该方法能有效抑制LMD方法中的端点效应问题。
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