一种自适应波形匹配的EMD端点延拓算法

为了解决EMD分解微多普勒雷达信号的端点效应问题,提出了一种自适应波形匹配的EMD端点延拓算法。将信号划分为含一对极大极小值的多个子波,并对其进行相同点数的等间隔采样,通过设计匹配系数,选取与端点子波匹配度最高的子波作为延拓子波。匹配系数由匹配子波与端点子波采样点的幅度匹配度与频率匹配度加权求和而成,具有幅度和频率自适应性;将延拓后的信号做EMD分解,提取信号中的微多普勒频率;采用文中算法对微多普勒仿真信号与手势微多普勒雷达信号进行处理,实验结果表明,文中算法可以将上述信号分解为不同的频率分量,并且效果优于不延拓、镜像延拓以及极值平均延拓,验证了文中算法的有效性。

基于小波变换和经验模式分解的心音信号研究

针对经验模式分解(EMD)中的端点效应问题,本研究提出先用小波去除噪声干扰,再用EMD方法提取心音信号的特征。对于EMD的端点延拓,采用一种新的自适应波形匹配端点延拓方法。通过小波去噪,克服了直接运用EMD分解时无用频率分量带来的干扰,有效地减少EMD的分解层数,自适应波形匹配延拓方法充分考虑了心音信号的内在规律与端点处的变化趋势,较之传统的延拓方法更加合理。用所提出的方法对心音信号进行EMD分解,并用双阈值法对分解后的信号进行第一心音(S1)第二心音(S2)的定位分析,通过对40例心音信号定位分析,S1和S2的检出率分别达到97.05%和97.12%。表明该分析方法能够有效地抑制端点效应,提高EMD分解的准确性和时效性,为后续心音的分析提供准确的参考信息。

改进的HHT方法在小电流接地选线中的应用

HHT(Hilbert-Huang Transform)的核心EMD能将复杂的信号自适应地分解成若干个具有物理意义的单分量信号,但是在其实现的过程中会产生端点效应,使得分解的模态分量严重失真,极大地影响了故障选线的准确性。基于此,本文通过采用自适应波形匹配的端点延拓法对其进行改进,然后运用改进的HHT方法对小电流接地系统的故障选线进行仿真验证。结果表明改进的HHT法不仅有效地抑制了端点效应问题,而且提高了单相接地故障选线的准确率。

电能质量信号EMD分解边界效应抑制方法研究

谐波、间谐波信号希尔伯特-黄变换检测中,关键是通过经验模态分解(EMD)将非稳态信号的各个频率成分分离开,得到一组固有模态函数,但是受到EMD分解边界效应的影响,拟合的包络线在端点处可能发散,从而导致分解结果的失真,而且信号长度越小边界效应影响越大。研究引入自适应波形匹配方法,根据电能质量信号波形特点,确定端点模版波形,并向信号内搜索其匹配波形,将端点模版波形到匹配波形信号段作为延拓数据,分别对两端点进行延拓,从而抑制边界效应的影响,提高EMD分解精度。实验结果表明,自适应波形匹配抑制EMD分解中边界效应方法有效。