基于灰度预测的变长度经验模态分解方法研究

作者：张晓波,刘保华,于凯本,刘苗,杨志国,于盛齐,宗乐

摘要：经验模态分解是目前分解非线性非平稳信号的有效方法,但其在应用时存在容易导致信号分解失真的端点效应问题。通过对现有的压制方法所存在的不足进行改进,提出了基于灰度预测的变长度经验模态分解方法,在端点处向外对称延拓一部分原始信号使其变成新的信号,进而利用基于灰度预测的经验模态分解方法计算固有模态函数。每得到一个固有模态函数之后,在两端切掉一定长度的序列,即预测不准确序列,从而避免因该序列被代入下一个固有模态函数的求解而导致中间信号被污染;随后利用正弦叠加信号和非线性非平稳信号等仿真数据进行分解实验。实验结果表明:无论是正弦叠加信号还是非线性非平稳信号,基于灰度预测的变长度经验模态分解方法的计算结果误差均小于常规经验模态分解和基于灰度预测的经验模态分解方法,同时对端点处相位信息的处理也更准确。

发文机构：自然资源部国家深海基地管理中心 青岛海洋科学与技术试点国家实验室 中国海洋大学环境科学与工程学院 青岛海洋科学与技术试点国家实验室公共关系部

关键词：端点效应灰度预测变长度经验模态分解非线性非平稳信号edge effectgray predictionlength-varing empirical mode decompositionnonlinear and non-stationary signals

分类号： O423[理学—声学]