基于集合经验模态分解和奇异谱分析的曲线光顺算法

• 作者: 吴易泽 张旭
• 来源期刊: 计算机集成制造系统
• 学科: 工学
• 关键词: 集合经验模态分解 游程检测法 奇异谱分析 曲线光顺算法
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 数字化/智能化/网络化制造技术
• 页码范围: 3258-3267
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13196/j.cims.2020.12.008

摘要

针对曲线光顺问题,提出了集合经验模态分解、游程检测法重构以及奇异谱分析降噪三者相结合的一种曲线光顺算法.算法首先将空间离散数字曲线上的x,y,z三个变量视为3个一维数字信号;然后对每个变量的数字信号序列分别进行集合经验模态分解;进而分别对每个变量分解后的所有分量使用游程检测法,将其重构为高频、低频分量;随后通过使用奇异谱分析对重构后的高频分量进行降噪;最终将降噪后的高频分量与低频分量重构,得到光顺后的曲线.通过试验表明,所提算法的光顺效果优于EMD法和曲率法,所提算法、EMD法和曲率法的平均曲率分别为0.0893,0.0919,0.1112.