【摘 要】
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为了克服Hilbert-Huang变换中的端点效应,利用时变参数ARMA(AutoregressiveMovingAverage)模型对信号进行外延后再进行EMD(EmpiricalModeDecomposition)分解,在一定程度上克
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为了克服Hilbert-Huang变换中的端点效应,利用时变参数ARMA(AutoregressiveMovingAverage)模型对信号进行外延后再进行EMD(EmpiricalModeDecomposition)分解,在一定程度上克服了EMD方法的端点效应问题;同时利用时变参数ARMA模型对IMF(IntrinsicModeFunction)分量进行延拓后再进行Hilbert变换,有效地抑制了Hilbert变换中的端点效应,可以得到准确的瞬时频率和瞬时幅值。
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