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基于BP神经网络的EMD边界效应抑制技术
1
作者
田浩
阎兆立
杨军
《网络新媒体技术》
2019年第5期44-49,共6页
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...
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。
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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
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职称材料
题名
基于BP神经网络的EMD边界效应抑制技术
1
作者
田浩
阎兆立
杨军
机构
中国科学院声学研究所噪声与振动重点实验室
中国科学院大学
出处
《网络新媒体技术》
2019年第5期44-49,共6页
文摘
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。
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
Keywords
Empirical Mode Decomposition
Boundary Effect
BP Neural Network
Function Fitting
Signal Extended Method
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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1
基于BP神经网络的EMD边界效应抑制技术
田浩
阎兆立
杨军
《网络新媒体技术》
2019
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