部分集成局部特征尺度分解:一种新的基于噪声辅助数据分析方法

• 作者: 杨宇 程军圣 郑近德
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 局部特征尺度分解 模态混淆 排列熵 部分集成局部特征尺度分解 总体平均经验模态分解
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 1030-1035
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.23
• 字数: 4310字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2013.05.033

摘要

局部特征尺度分解(Local Characteristic-Scale Decomposition,LCD)是最近提出的一种类似于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的非平稳信号分析方法.为解决LCD方法的模态混淆问题,论文首先提出了基于噪声辅助分析的集成局部特征尺度分解方法(Ensemble LCD,ELCD).然而,ELCD有类似于总体平均经验模态分解(Ensemble EMD,EEMD)和互补总体平均经验模态分解(Complementary,CEEMD)的固有缺陷,在此基础上,同时结合最近提出的随机性检测方法——排列熵(Permutation Entropy,PE),论文提出了部分集成局部特征尺度分解(Partly Ensemble LCD,PELCD)方法.仿真数据分析表明,论文提出的PELCD方法不仅能够有效地抑制LCD分解的模态混淆,而且在抑制伪分量的产生以及分量精确性等方面要优于CEEMD和ELCD方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宇	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	170	5200	44.0	68.0
2	程军圣	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	210	5603	44.0	69.0
3	郑近德	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	24	901	14.0	24.0