遗传算法在 EMD 虚假分量识别中的应用

• 作者: 周克印 宋娜 石玉
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 虚假分量 EMD K-L 散度 遗传算法 窗宽
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 413-417
• 页数: 5页
• 分类号: TB973
• 字数: 3334字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2015.04.17

摘要

针对 EMD（经验模态分解）产生虚假分量这一问题，将遗传算法和 K-L 散度相结合，对虚假分量进行研究。该方法是先将原始信号进行 EMD 得到固有模态分量（IMF）；将遗传算法和基于均方积分误差的窗宽最优化原则相结合，分别对原始信号和各个 IMF 分量优化选取窗宽；然后运用核密度估计方法分别得到它们的概率密度函数估计；最后计算原始信号与 IMF 分量之间的 K-L 散度值，设定 K-L 阈值，将 K-L 散度值大于阈值的 IMF 分量去除。实验证明，该方法能准确而又快速地获得实验数据的窗宽，虚假成分与真实分量的 K-L 值有明显差别，根据设定的阈值能准确识别虚假分量。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周克印	南京航空航天大学自动化学院	57	403	12.0	16.0
2	石玉	南京航空航天大学自动化学院	37	338	11.0	17.0
3	宋娜	南京航空航天大学自动化学院	2	8	1.0	2.0