基于能量的振动信号经验模态分解终止条件

被引：32

作者：

胡劲松 ^{[1
]}

杨世锡 ^{[2
]}

机构：

[1] 宁波工程学院电信学院

[2] 浙江大学机械与能源工程学院

来源：

振动、测试与诊断 | 2009年 / 29卷 / 01期

关键词：

振动信号; 经验模态分解; 终止条件; 能量;

D O I：

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2009.01.016

中图分类号：

TN911.7 [信号处理];

学科分类号：

081002 [信号与信息处理];

摘要：

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)主要思想是把一个时间序列的信号分解成不同尺度的本征模函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)。EMD算法用残余量极值点数量小于2来终止分解,该终止条件有无关组分多和分解速度慢的缺点。针对该缺点,提出了采用残余能量小于设定值的EMD分解终止条件。通过对非线性和实例振动信号的试验研究表明,基于能量的EMD分解终止条件既可以减少分解的无关组分,又可以提高分解的速度。该研究成果能广泛地用于振动信号分析领域。

引用

页码：19 / 22+114 +114-115

页数：6

共 3 条

[1]

Application of empirical mode decomposition to heart rate variability analysis [J].