来源:《电子技术应用》2019年第03期 作者:戴婷;张榆锋;章克信;何冰冰;朱泓萱;张俊华;
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经验模态分解及其模态混叠消除的研究进展

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由Huang提出的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法是一种数据驱动的自适应非线性时变信号分析方法,可以把数据分解成具有物理意义的少数几个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量。然而模态混叠会导致错假的时频分布,使IMF失去物理意义,严重影响了EMD分解的准确性与实用性。分别针对一维和多维EMD抑制模态混叠,总结归纳了相关研究取得的主要成果,指出了各方法抑制效果的改进及仍有的不足。最后讨论了相关研究及应用未来的发展趋势。(本文共计6页)       [继续阅读本文]

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电子技术应用杂志2019年第03期
电子技术应用
主办:华北计算机系统工程研究所
出版:电子技术应用杂志编辑部
出版周期:月刊
出版地:北京市

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