局部均值分解與經驗模式分解的對比探討(pdf 7頁)

局部均值分解與經驗模式分解的對比探討內容提要：
由於在現實中存在著大量的非平穩信號，因此針對非平穩信號的處理與分析一直是信號處理領域裏的一個研究熱點，在目前的非平穩信號處理方法中Wigner-Villy分布、小波變換和經驗模式分解法（EMD）等典型方法已經得到了很廣泛的應用，不過也存在一定的局限性，其中Wigner-Villy分布由於是二次型時頻表示，對於多分量信號，存在交叉項幹擾[1]。小波變換對時頻麵是一種機械的格型分解，所以無自適應性。EMD是一種自適應的信號處理方法，它將複雜的多分量信號自適應地分解為若幹個IMF（Intrinsic mode function，簡稱IMF）分量之和，進一步對每個IMF分量進行Hilbert變換求出瞬時頻率和瞬時幅值，從而得到原始信號完整的時頻分布[2,3]，由於EMD的自適應分解性等優點使他在機械故障診斷、地震信號分析、海洋信號分析等領域已經得到了廣泛的應用[4~6]，但是EMD方法在理論上還存在一些問題，如過包絡、欠包絡、模態混淆和端點效應問題，這些問題仍在研究中。
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