【摘 要】
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为了改善经验模态分解(EMD)过程中产生的端点效应,本文提出一种基于支持向量机和镜像延拓相结合的新方法对短时间序列进行延拓。首先应用支持向量机(SVM)对原始信号两端分别
【机 构】
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西南交通大学电气化自动化研究所; 西南交通大学电气化自动化研究所 四川成都610031; 四川成都610031;
【基金项目】
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教育部霍英东青年教师基金资助项目(101060);四川省杰出青年基金项目(07JQ0075)
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为了改善经验模态分解(EMD)过程中产生的端点效应,本文提出一种基于支持向量机和镜像延拓相结合的新方法对短时间序列进行延拓。首先应用支持向量机(SVM)对原始信号两端分别延拓一个极大值和一个极小值,再用带镜像延拓程序的EMD方法对延拓后的信号进行边分解边延拓,逐渐抛弃受"污染"的点,得到具有原始信号长度的固有模态函数(IMF)。本文将该方法应用于电力系统的谐波分析中,仿真结果表明该方法能有效抑制EMD方法的端点效应,可以得到效果更好的单分量谐波信号。
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