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针对经验模态分解过程存在的边界效应问题,提出了利用AR模型进行包络延拓的边界处理算法。该算法通过预测信号的包络可有效地消除经验模态分解中的边界效应影响。仿真实验结果证明该算法有效,而且具有容易实现、适应性强等优点。采用本文的经验模态分解算法处理液位测量数据,取得了比较满意的测量结果。
基于AR模型包络延拓的经验模态分解
【摘 要】
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针对经验模态分解过程存在的边界效应问题,提出了利用AR模型进行包络延拓的边界处理算法。该算法通过预测信号的包络可有效地消除经验模态分解中的边界效应影响。仿真实验结果证明该算法有效,而且具有容易实现、适应性强等优点。采用本文的经验模态分解算法处理液位测量数据,取得了比较满意的测量结果。
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
【出 处】
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数据采集与处理
【发表日期】
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2008年02期
【基金项目】
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国家自然科学基金（60504023）资助项目.
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