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摘要:
作者指出异常事件在数据中形成局部的高频信号,运用经验模态分解(EMD)方法分析这种存在异常事件干扰的数据,就会产生本征模函数(IMF)的频率混叠现象,而造成物理过程的重叠,使得难以用时间过程曲线表现特定的物理过程.这一问题是EMD方法中尚未妥善解决的问题.为解决这一问题,作者利用干扰信号极值及其两边的极大与极小值位置与原始数据有明显对应关系的特征,将相关IMF中的异常信息直接滤除,再用Spline插值方法弥补滤除时段的数据,得到重新拟合的该IMF数据.采用这种方法可以提取出异常信号,提取的精度与异常信号的时段长度有关.而且,拟合结果消除了异常干扰,可以将该IMF与其余IMF一起叠加成没有异常干扰的数据.将滤除了异常干扰的数据再次进行EMD分解,可以得到新的IMF 系列,而它与不加校正的分解结果有相当大的差别,可靠地反映了真实物理过程.结果表明,只有在有效滤除异常干扰的情况下才能获得可靠的IMF系列,并准确地描述各种尺度的现象;消除了异常干扰的IMF可以任意单独或组合使用,表现各种时间尺度的变化与过程;所讨论的方法只适合异常时段较小的情形.对于异常时段接近或大于正常变化周期的干扰还需要探讨其他方法.
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文献信息
篇名 异常事件对EMD方法的影响及其解决方法研究
来源期刊 青岛海洋大学学报(自然科学版) 学科 地球科学
关键词 经验模态分解(EMD)方法 异常事件 本征模函数(IMF ) 高频信号
年,卷(期) 2001,(6) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 805-814
页数 10页 分类号 O141|O21|P73
字数 6715字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-5174.2001.06.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵进平 20 1135 15.0 20.0
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研究主题发展历程
节点文献
经验模态分解(EMD)方法
异常事件
本征模函数(IMF )
高频信号
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国海洋大学学报(自然科学版)
月刊
1672-5174
37-1414/P
大16开
青岛市松岭路238号
24-31
1959
chi
出版文献量(篇)
4553
总下载数(次)
21
总被引数(次)
47584
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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