【摘 要】
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传统经验模态分解(EMD)算法求取IMF分量是依据信号极值点通过三次样条插值拟合上下包络线,然后求其局部均值,存在端点效应问题,严重影响部分特征信号的提取.针对此类问题,提出一种利用Cubic Hermite插值改进EMD过程的方法,并通过LabVIEW平台实现改进后的经验模态分解.采用频率和幅值不同的2种叠加正弦信号进行算法验证,结果表明:该算法能有效缓解包络线过冲、欠冲现象,抑制低频信号的端点效应和端点附近局部失真问题.
【机 构】
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河南工业大学机电工程学院,河南郑州450001
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传统经验模态分解(EMD)算法求取IMF分量是依据信号极值点通过三次样条插值拟合上下包络线,然后求其局部均值,存在端点效应问题,严重影响部分特征信号的提取.针对此类问题,提出一种利用Cubic Hermite插值改进EMD过程的方法,并通过LabVIEW平台实现改进后的经验模态分解.采用频率和幅值不同的2种叠加正弦信号进行算法验证,结果表明:该算法能有效缓解包络线过冲、欠冲现象,抑制低频信号的端点效应和端点附近局部失真问题.
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