经典模态分解方法中内禀模态函数判据问题研究

针对经典模态分解方法的内禀模态函数判据问题 ,根据内禀模态函数完备且正交的特点 ,提出了在内禀模态函数“筛选”过程中采用能量差跟踪法来确定内禀模态函数分量。通过仿真和实际信号的分析 ,验证了采用这种方法确定的内禀模态函数分量满足正交性要求 ,表现了信号内含的真实物理信息 。

基于EMD和Hilbert变换的自发脑电信号特征提取

在脑机接口研究中,针对脑电信号的特征提取,提出一种基于EMD的Hilbert变换的方法。在变换过程中根据信号的局部特征自动选择基函数,求得信号在每个时间段的希尔波特谱;以时频窗口内的统计特性作为特征,利用Fisher距离选择最佳特征集输入分类器。最后利用BCI 2003竞赛数据,通过对特征矢量的可分性和识别精度两个指标的评估,表明了所提出方法的有效性。

HHT在浅层地下震动信号分析中的应用

利用希尔伯特-黄变换(HHT)中经典模态分解(EMD)法,对浅层地下爆炸场采集的震动信号进行分解,得到满足一定条件的IMF分量,再对其进行希尔伯特变换,得到能量谱图,通过对波形和能量谱图的分析,实现对浅层爆炸场信号的分析及特征提取。

桥梁索塔GPS监测信号的小波分析

针对EMD分解后直接舍去高频含噪信号可能会导致有用信息的丢失,以及小波阈值去噪中采用全局阈值去噪效果不完善等问题,该文提出了一种基于SSA的改进EMD-Wavelet耦合模型运用于桥梁索塔GPS监测信号去噪。即先对原始监测信号进行奇异谱分析,提取信号的趋势项和周期项,分析不同阶段的信号特性从而对其进行合理分段。在对经过EMD分解后的高频信号进行小波去噪时,根据信号的分段结果和给定的阈值计算函数进行分段分层取阈值。结果表明,该方法能很好地对原始坐标序列进行降噪,并且各项评价指标均优于SSA重构去噪法、EMD分解去噪法和EMD-Wavelet全局阈值去噪法,去噪效果更佳,这为索塔监测数据信号提取提供了有意义的参考。