经验模态分解中一种改进的包络线拟合算法

针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)过程中存在的包络线拟合问题,提出了一种精确消除欠冲现象的改进算法.该算法首先确定利用三次样条插值(cubic spline interpolation,CSI)进行包络线拟合时所产生的欠冲区间,然后通过单调分段三次多项式插值法对欠冲区间包络线进行补偿.该改进的包络线能紧紧地包住原始信号,而不影响信号本身的特征,尽可能保持前包络线的平滑性.仿真结果表明,提出的方法可以有效地消除由CSI所造成的欠冲现象,拟合出更好的包络线,进一步提高EMD的分解精度.

基于改进的经验模态方法脑电信号分解

针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)过程中存在的包络拟合问题,提出了一种消减欠冲现象的改进算法。该算法通过引入伪极值点增加了极值点的数目,构成了新的极值序列;然后利用新的极值序列插值拟合得到新的包络线;最后通过仿真实验对比所提算法和经典拟合算法包络拟合产生的欠冲点数目。实验结果显示,与经典拟合算法相比,改进的算法产生的欠冲点数目减少了大约77.5%。实验结果表明,此算法可以有效地消减欠冲点的数目,拟合出的包络线更加贴近原始信号,拥有更好的平滑性。