关于经验模态分解与整体经验模态分解的分离效果差别的探讨

摘要：

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)是一种自适应信号分解方法,主要应用于非线性非平稳的信号.整体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,简称EEMD)解决了EMD中出现的模态混合问题.在此主要讨论EMD和EEMD处理含噪信号时的效果差异,就几种特殊的信号,对EMD和EEMD在实际应用中出现的问题进行探讨.

关键词：经验模态分解、整体经验模态分解、信号分离

所属期刊栏目：11

分类号：TN911.6

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：8353-8356