【摘 要】
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经验模态分解被广泛用于复杂的非线性及非平稳信号处理,但其分解过程中存在端点效应问题,并且端点效应会随着筛选的进行而更加明显,从而导致数据处理发生畸变。镜像延拓法和
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20113227110010）, 中国博士后科学基金资助项目（2013M541616）, 江苏省普通高校研究生科研创新计划基金资助项目（CXZZ11_0575）, 江苏省自然科学基金资助项目（BK20130529）, 江苏省博士后科研资助计划基金资助项目（1202037C）
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经验模态分解被广泛用于复杂的非线性及非平稳信号处理,但其分解过程中存在端点效应问题,并且端点效应会随着筛选的进行而更加明显,从而导致数据处理发生畸变。镜像延拓法和窗函数法均是抑制端点效应的有效方法,但也各自存在不足。为此,提出将镜像延拓和余弦窗函数结合的改进方法,以弥补镜像延拓法中原始信号端点不是极值点和窗函数法中需要改变原信号的不足,实现对端点效应抑制方法的改进。仿真实验结果表明,与传统方法相比,改进方法能更好地抑制端点效应的发生。
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