【摘 要】
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波形信号是电力设备监测中常见的数据形式,波形信号处理在大数据背景下成为计算和数据双重密集型问题。集合经验模态分解（EEMD）的自适应性在分析非线性、非平稳信号时具有优势,
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院,国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金（51677072）,中央高校基本科研业务费专项资金（2016MS116）资助项目
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波形信号是电力设备监测中常见的数据形式,波形信号处理在大数据背景下成为计算和数据双重密集型问题。集合经验模态分解（EEMD）的自适应性在分析非线性、非平稳信号时具有优势,但高计算量限制了其应用。通过对EEMD算法处理波形信号时的并行性分析,在Spark计算平台下设计并实现了波形分段并行与经验模态分解（EMD）过程并行这两种不同结构的并行EEMD算法。波形分段并行适用于较长的波形信号,但结果存在部分误差,而EMD过程并行能获得与原算法一致的结果,但对内存的需求更大,适于数据量不大的波形信号。将并行EEMD算
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