基于吸引子SVD降噪的改进EMD法

作     者：苑宇 李宝良 姚世选 Yuan Yu;Li Baoliang;Yao Shixuan

作者机构：大连交通大学机械工程学院大连116028 

出 版 物：《振动．测试与诊断》 (Journal of Vibration,Measurement & Diagnosis)

年 卷 期：2010年第30卷第3期

页      面：325-329页

核心收录：

学科分类：1002[医学-临床医学] 080703[工学-动力机械及工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 0804[工学-仪器科学与技术] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0703[理学-化学] 0802[工学-机械工程] 0702[理学-物理学] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 

基　　金：大连市基金资助项目(编号:200749djt) 

主　　题：吸引子 奇异值分解 基于经验的模式分解 基本模式分量 

摘      要：基于经验模式分解(empirical mode decomposition,简称EMD)分解出的基本模式分量往往会因为原始数据中的一些异常数据和高频噪声而丧失明确的物理意义。因此,提出了一种基于系统重构吸引子奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD)降噪的EMD分解方法。在改进方法中,原始信号经SVD降噪后分解出了原信号中的有用成分和冗余成分,对有用成分进行EMD分解可以减少原信号中冗余成分对EMD分解能力的干扰,提高EMD分解能力,使得分解出的基本模式分量更加具有实际意义,更加有利于特征的提取。