本文關(guān)鍵詞：基于SVD的EMD模態(tài)混疊消除方法

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【摘要】：為了改進(jìn)EMD中模態(tài)混疊的缺陷,提出一種基于SVD的模態(tài)混疊消除方法。SVD有兩個(gè)特性,一是每個(gè)頻率成分對(duì)應(yīng)兩個(gè)大小相當(dāng)?shù)钠娈愔?二是各頻率成分經(jīng)分解得到的奇異值大小與該頻率成分的振幅呈正相關(guān)。該方法根據(jù)信號(hào)中主要頻率成分構(gòu)造出一組與原信號(hào)頻率相等、幅值與原信號(hào)振幅成整倍數(shù)的正弦信號(hào),并與原信號(hào)疊加后對(duì)疊加信號(hào)進(jìn)行SVD分解,然后成對(duì)選取分解得到的奇異值重構(gòu)出一組信號(hào),依次減去前面加入的對(duì)應(yīng)頻率的正弦信號(hào)即可得到分解結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明,對(duì)于EMD分解模態(tài)混疊現(xiàn)象嚴(yán)重的信號(hào),該方法能夠進(jìn)行有效消除模態(tài)混疊。
【作者單位】： 解放軍理工大學(xué)野戰(zhàn)工程學(xué)院;西北工業(yè)集團(tuán)有限公司物流中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51175511,61472392) 江蘇省青年基金項(xiàng)目(BK20150724)
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7
【正文快照】： EMD(Empirical Mode Decomposition)是由Huang等提出的一種信號(hào)的時(shí)域分解方法,它能將信號(hào)由高頻至低頻分解成一系列IMF(IntrinsicMode Functions)分量,該方法尤其擅長(zhǎng)分解非線(xiàn)性、非平穩(wěn)信號(hào)[1 2]。在EMD分解中,理想的分解結(jié)果是信號(hào)中的每一個(gè)頻率成分被單獨(dú)地分到一個(gè)IMF

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1271829