【摘 要】
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现有1维信号趋势项提取算法效率低、并且缺乏适应性和灵活性。该文提出基于多尺度极值的1维信号趋势项快速提取方法,充分利用时间序列信号极值点信息,建立信号极值点的二叉树
【机 构】
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大连舰艇学院航海系,大连舰艇学院海洋系,中国人民解放军91550部队
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现有1维信号趋势项提取算法效率低、并且缺乏适应性和灵活性。该文提出基于多尺度极值的1维信号趋势项快速提取方法,充分利用时间序列信号极值点信息,建立信号极值点的二叉树结构,避免了传统经验模式分解（EMD）方法逐层筛选求取内蕴模式函数（IMF）分量的耗时过程,在获得与现有方法趋势项提取精度相当的情况下,极大地提高了计算速度,并且可以直接提取不同层次的趋势。仿真和实际数据实验结果表明：与传统EMD趋势分解方法和趋势滤波方法相比较,计算速度可提高1到2个数量级。
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