经验模态分解边缘效应抑制方法综述

由Huang提出的经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法,在对非线性、非平稳信号进行平稳化处理时表现出了它特有的分析能力。但是它本身也存在不足之处,在利用三次样条插值求上下包络时,由于不能确定两端点处的极值,使得拟合出的包络线有可能偏离实际的包络线,这种现象将严重影响EMD分解的质量。针对这个问题,许多抑制边缘效应(有的文献也称:端点效应)的方法已被提出。本文对其中主要几种方法:镜像闭合延拓法、极值点对称延拓法、自回归模型(AR模型)延拓法、时变参数ARMA模型延拓法、正交多项式拟合法、神经网络的数据序列延拓法、支持矢量回归机法及窗函数法等作了一个归纳总结,阐述了各种方法的原理、抑制效果及存在的局限性。