【摘 要】
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近来年,经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)以其优异的自适应性获得广泛关注,但端点效应影响了信号分解的性能并使结果失真。针对现有的抑制算法受限于延拓准确
【机 构】
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武汉大学水力机械过渡过程教育部重点实验室
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近来年,经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)以其优异的自适应性获得广泛关注,但端点效应影响了信号分解的性能并使结果失真。针对现有的抑制算法受限于延拓准确性或运算效率,难以快速给原序列添加更符合内部信息和端点特征的极值点的问题,提出了基于回声状态网络(Echo State Network,ESN)延拓与隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)修正的端点效应处理方法(ESN-HMM)。首先借用复杂度较小、训练简单且准确性较高的ESN网络对原序
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