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摘要:
提出了一种基于自相关周期估计的经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)端点延拓方法.在信号分解过程中通过高阶自相关函数估计备信号分量的周期,基于提出的整周期准则对信号分量进行数据延拓,得到的延拓数据符合信号分量的变化趋势.相对现有延拓方法,该方法解决了端点处数据跃变、波动趋势不一致的问题.该方法计算量小且效率高,适于周期或准周期、调频范围不大的信号.仿真结果验证了该方法的有效性.
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于自相关周期估计的EMD端点延拓方法
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 经验模态分解 端点效应 延拓方法 相关函数
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 712-715
页数 分类号 TN911.7
字数 3567字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-9037.2010.06.007
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 戴宪华 中山大学电子与通信工程系 23 120 5.0 10.0
2 郭东亮 中山大学电子与通信工程系 17 75 5.0 8.0
3 张铁军 中山大学电子与通信工程系 5 46 3.0 5.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
经验模态分解
端点效应
延拓方法
相关函数
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
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
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
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
论文1v1指导