基于高阶导数改进的经验模态分解算法

作     者：贾桂锋 袁胜发 唐成文 Jia Guifeng;Yuan Shengfa;Tang Chengwen

作者机构：华中农业大学工学院武汉430070 

出 版 物：《数据采集与处理》 (Journal of Data Acquisition and Processing)

年 卷 期：2012年第27卷第1期

页      面：117-120页

核心收录：

学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 

基　　金：国家自然科学基金(51075172)资助项目 中央高校基本科研业务费专项资金(2010PY016)资助项目 

主　　题：经验模态分解 频率混叠 固有模态函数 二阶导数 

摘      要：经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)自提出以来已广泛用于信号检测与处理,但其存在很多的缺陷,如频率混叠现象等。为了减轻混叠现象,提取真实的频率成分,本文分析了信号及其一阶导数和二阶导数的关系,作出一种用信号二阶导数的极值点处的信号值取代原EMD算法中的信号极值点进行三次样条插值的方法,其余计算流程不变,仍采用镜像拓延法改善端点效应。仿真结果与原EMD计算结果对比表明,基于信号二阶导数改进的算法能准确分解出信号中幅值分量表现不明显的高频信号,具有实用价值。