【摘 要】
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为解决传统变模态分解(VMD:Variable Mode Decomposition)结合算法中,K值选择没有标准,从而导致信号提取存在一定程度误差的问题,提出一种基于互信息的变模态分解有效本征模
【机 构】
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东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江八一农垦大学电气与信息学院
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金资助项目(E2016013)
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为解决传统变模态分解(VMD:Variable Mode Decomposition)结合算法中,K值选择没有标准,从而导致信号提取存在一定程度误差的问题,提出一种基于互信息的变模态分解有效本征模态函数(IMFs:Intrinsic Mode Function)的判断方法。该算法通过原始信号与VMD所获得的IMFs的和之间的差值,实现预置标度K值的模糊优选提取信号的主要特征。仿真信号实验表明,所提方法具有最大的输出信噪比和最小均方误差(MSE:Mean Square Error),实现了K的模糊优选,并通
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