一种基于支持向量回归机的经验模态分解方法

被引：5

作者：

李雪耀

黄永平

张汝波

机构：

[1] 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院

来源：

哈尔滨工程大学学报 | 2007年 / 07期

关键词：

经验模态分解; 支持向量回归机; 模态混叠; 局部均值曲线; Hilbert-Huang变换;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TN911.6 [信号分析];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

经典经验模态分解中采用基于曲线参数插值拟合局部均值曲线,该类方法对参加拟合的极值点很敏感,若出现干扰的异常极值点或得不到真实的极值点,将导致分解结果失真或产生模态混叠.提出一种基于支持向量回归机拟合局部均值曲线的经验模态分解方法,即利用序列的极值点训练支持向量回归机拟合局部均值曲线代替传统的曲线参数插值.实验表明,与经典算法相比,该方法具有更好的频率分辨率,对采样频率不敏感且能克服微弱高频间断信号的干扰,有效解决Hilbert-Huang变换中存在的模态混叠问题.

引用

页码：779 / 784

页数：6

共 3 条

[1] RESEARCH ON THEORETIC EVIDENCE AND REALIZATION OF DIRECTLY-MEAN EMD METHOD [J].

Zhong YoumingQin ShurenTang BaopingDepartment of Mechanical Engineering .

Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2004, (03) :399-404

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Smola, AJ ;

Schölkopf, B .

STATISTICS AND COMPUTING, 2004, 14 (03) :199-222

[3]

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