检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:许宝杰[1] 张建民[1] 徐小力[2] 李建伟[2]
机构地区:[1]北京理工大学机械与车辆工程学院,北京100081 [2]北京机械工业学院北京市机电系统测控重点实验室,北京100085
出 处:《北京理工大学学报》2006年第3期196-200,共5页Transactions of Beijing Institute of Technology
基 金:国家自然科学基金资助项目(50375017);北京市自然科学基金资助项目(3042006)
摘 要:基于经验模态分解的Hilbert-Huang变换在分解过程中产生端点效应,使得信号两端点附近出现失真问题,提出对端点效应进行抑制的多种方法.对全局统计平均法、平行线段延拓极值法、多项式拟合法、镜像延拓法、神经网络延拓法等抑制方法进行对比研究.仿真和实验结果表明,端点效应得到有效抑制,Hilbert-Huang变换的分析性能得到改善.Ending effect is produced in the decomposition process of empirical mode decomposition (EMD) based Hilbert-Huang transformation. It leads to distortion near the two end points of the signal processed. Several methods of restraint aimed at ending effect are proposed. Comparison has been made among the global average statistic method, the parallel line extending method, the polynomial curvefitting method, the mirror extending method and the neural networks extending method. As a result of simulation and experiment, it is shown that ending effect can be effectively restrained.
关 键 词:HILBERT-HUANG变换 经验模态分解(EMD) 端点效应
分 类 号:TH17[机械工程—机械制造及自动化]
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