基于BP神经网络的EMD边界效应抑制技术
A Boundary Effect Restraining Method Based on BP Neural Network作者机构：中国科学院声学研究所噪声与振动重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100190
出 版 物：《网络新媒体技术》 (Network New Media Technology)
年 卷 期：2019年第8卷第5期
页 面：44-49页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：经验模态分解 边界效应 BP神经网络 函数拟合 信号延拓方法
摘 要：针对经验模态分解(EMD)方法中存在的边界效应,通过分析其产生的原因,提出了一种基于BP神经网络的信号延拓方法。该方法利用BP神经网络强大的函数拟合功能,通过对端信号的学习,实现信号的合理延拓,从而解决原信号两端极值点不明确的问题,在一定程度上抑制了边界效应的产生。最后通过仿真实验,验证了该方法的有效性和准确性。
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