基于BP神经网络的EMD边界效应抑制技术

• 作者: 杨军 田浩 阎兆立
• 来源期刊: 网络新媒体技术
• 关键词: 经验模态分解 边界效应 BP神经网络 函数拟合 信号延拓方法
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 44-49
• 页数: 6页
• 字数: 3745字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-347X.2019.05.007

摘要

针对经验模态分解(EMD)方法中存在的边界效应,通过分析其产生的原因,提出了一种基于BP神经网络的信号延拓方法.该方法利用BP神经网络强大的函数拟合功能,通过对端信号的学习,实现信号的合理延拓,从而解决原信号两端极值点不明确的问题,在一定程度上抑制了边界效应的产生.最后通过仿真实验,验证了该方法的有效性和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阎兆立	中国科学院声学研究所噪声与振动重点实验室	15	124	8.0	11.0
2	杨军	中国科学院声学研究所噪声与振动重点实验室	261	3449	28.0	51.0
3	田浩	中国科学院声学研究所噪声与振动重点实验室	10	33	3.0	5.0