镜像延拓EMD方法的改进及其应用

希尔伯特黄(Hilbert-Huang)变换是一种自调节信号分解方法,通常该方法包括两部分:经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和希尔伯特变换。由于希尔伯特黄变换理论并不成熟,尤其是该方法存在的"端点效应"问题,使其在某些场合应用误差较大。为了解决端点效应问题,本文首先从阐述了Hilbert-Huang变换的基本理论、算法、存在的问题及常见的解决方法入手,针对镜像闭合延拓EMD处理端点效应问题时的不足,提出了一种新的镜像延拓EMD方法。最后利用仿真信号验证了该方法的有效性,取得了较好的结果。