EMD經驗篩法的研究及改進.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、ClassifiedIndex：TN9116UDC：6213SecrecyRate：PublicizedUniversityCode：10082HebeiUniversityofScienceandTechnologyDissertationfortheMasterDegreeResearchandImprovementoftheEMDCandidate：d●Supervisor：Enterprisetutor：1’1?！甅etho

2、dExperienceSleveethodAcademicDegreeAppliedfor：Speciality：EmPloyer：DateofOralExamination：ZhangDanProfSuiBingdongSeniorEngineerFengWeiMasterofScienceinEngineeringElectronicandCommunicationEngineeringSchoolofInformationScie

3、nce&EngineeringMay2014摘要摘要經驗模態(tài)分解(EmpiricalModeDecomposition，EMD)是一種時頻分析方法，它可以根據(jù)輸入信號自身具有的一些特點，自適應的將這些信號分解為幾個本征模態(tài)函數(shù)(IntrinsicModeFunction，IMF)，通常用這種方法處理非線性、非平穩(wěn)信號。這種方法經過多年的發(fā)展，已經在非平穩(wěn)信號處理領域占據(jù)了一席之地，理論和應用價值很高。該課題對EMD的理論體系進行了全面深

4、入的研究，對現(xiàn)有經驗篩法進行總結，重點研究并仿真驗證了穩(wěn)定點均值篩法，同時針對EMD算法自身存在的缺點，對其邊界效應問題進行了深入的探討。課題的主要內容如下：在充分地了解EMD的基本原理、性質及存在的主要問題的基礎上，總結了EMD的發(fā)展現(xiàn)狀、應用領域和研究熱點。對現(xiàn)有的幾種經驗篩法進行了分析和總結，對比出它們的優(yōu)點和不足j’重點研究了穩(wěn)定點均值篩法，這種篩法是根據(jù)穩(wěn)定點定理提出的，通過直接擬合信號的均值曲線來對信號進行分析。最后通過仿真

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