本文關鍵詞：基于EMD的包絡相關算法研究

  更多相關文章： 經(jīng)驗模態(tài)分解 包絡算法 逆EMD 快速帶通濾波分解法

【摘要】：現(xiàn)實生活中的信號幾乎都是非線性,非平穩(wěn)的。對于處理非線性、非平穩(wěn)信號的時頻分析方法的研究一直得到重視。希爾伯特黃變換是繼Fourier變換、小波變換之后一種新的時頻分析方法。而希爾伯特黃變換的核心思想是經(jīng)驗模態(tài)分解。經(jīng)驗模態(tài)分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)是一種局部的,完全基于數(shù)據(jù)自適應的數(shù)字信號處理方法,非常適合于分析非平穩(wěn)、非線性、多分量的信號。該方法突破了傳統(tǒng)的信號處理的常規(guī)思路,處理方法簡單,且能較準確的分析非線性信號的瞬時特征。在非線性非平穩(wěn)信號的處理方向上具有良好的應用前景,因此獲得了學界極大的關注。目前,眾多的學者針對EMD的缺陷和不足進行了相關的改進研究,取得了豐碩的成果,使EMD存在的缺陷得到了很好的完善,為EMD的工程應用提供了廣闊的平臺。本文主要針對EMD的理論方法研究,具體工作內容包括如下：第一,詳細的闡述了由N.E.Huang等人提出的標準經(jīng)驗模態(tài)分解算法；第二,針對標準EMD中三次樣條插值方法構造包絡線時出現(xiàn)不完全包絡的情況,即包絡線切割信號線的問題,通過改進包絡算法去改善標準EMD,并通過實驗驗證了改進方法的有效性；第三、介紹了采用最優(yōu)包絡均值、正交性停止準則的逆EMD的算法流程,測試比較了標準EMD、改進前逆EMD以及改進后逆EMD的正交性指標和能量泄漏指標,分析比較了最優(yōu)包絡均值與其他包絡均值的優(yōu)勢,研究了提高采樣率對EMD分解效果的影響；第四、介紹了張立振提出的快速帶通濾波本征模態(tài)函數(shù)分解法,并用實例驗證了快速濾波法能夠有效的克服模態(tài)混疊現(xiàn)象。本文的創(chuàng)新點如下：第一,在包絡擬合環(huán)節(jié),通過切點擬合包絡的方式取代常規(guī)的極值點擬合包絡的方法,避免了擬合包絡時在極值點附近出現(xiàn)過沖、欠沖現(xiàn)象。通過實驗驗證該方法有效的改進了EMD算法。第二,在逆向篩分EMD算法中,提出了二階最優(yōu)包絡方法。通過改進包絡的方法確保分解信號時不致于過分的篩分出無物理意義的其他分量。通過仿真實驗測試了該分解信號的正交性指標以及能量泄漏指標,驗證了該方法的有效性。第三,通過借鑒張立振最寬帶通本征模態(tài)函數(shù)分解信號的思想,提出了一種適中帶寬的帶通濾波分解信號方法。通過仿真驗證了該方法比最寬帶通獲得的本征模態(tài)函數(shù)更準確,實例驗證了該方法能夠克服模態(tài)混疊現(xiàn)象。
【學位授予單位】：廣西師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.7

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本文編號：1200762