基于镜像延拓和神经网络的EMD端点效应改进方法

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摘要：经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)在机械故障诊断中存在一个比较严重的问题,即端点效应。镜像延拓是克服端点效应的有效方法,采用镜像延拓处理端点效应时,要求将镜面放置在局部极值点处,针对这一问题,提出了一种基于镜像延拓和神经网络相结合的数据延拓方法。采用神经网络预测原信号序列,将信号向前向后各延拓一个极值点,再采用镜像延拓有效地减小EMD分解中的端点效应。通过对仿真信号的分析,验证了该方法能有效抑制EMD方法中的端点效应问题。

原文链接:http://www.cqvip.com/Main/Detail.aspx?id=1001204621

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关键词：神经网络 神经网 EMD composition Empirical 经验模态分解 端点效应 镜像延拓 神经网络