基于高次样条插值的经验模态分解方法研究

• 作者: 严拱标 吴昭同 杨世锡 胡劲松
• 来源期刊: 浙江大学学报(工学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 高次样条插值 经验模态分解 希尔伯特变换 时频分析
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 电子、通信与自动控制技术
• 页码范围: 267-270
• 页数: 4页
• 分类号: TP206|TH113.1|TH165.3
• 字数: 3075字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2004.03.003

摘要

基于经验模态分解(EMD)方法,把一列时间序列数据分解成一组本征模函数组,然后经希尔伯特变换获得其希尔伯特谱.在现有的采用三次样条插值的EMD算法基础上,提出了基于高次样条插值的EMD新算法.仿真研究结果表明,所提出的新算法能有效提高EMD时频分析的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴昭同	浙江大学机械工程及自动化系	177	4029	36.0	52.0
2	杨世锡	浙江大学机械工程及自动化系	155	2860	30.0	48.0
3	胡劲松	浙江大学机械工程及自动化系	20	990	12.0	20.0
4	严拱标	浙江大学机械工程及自动化系	41	1323	18.0	36.0