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脉冲分量解法简述

[ 时间:2018-04-10  来源: 作者:36500365水泵厂 点击: ]

信号极值点的上、下包络线通过对极值点的插值拟合获得,采用什么样的插值拟合方法,对EMD的分解结果的好坏有直接影响。采用内插值方式,在信号分解前增加采样点数,重构信号,消除分解过程中包络线的异常波动。通过对比三次样条和高次样条调制信号EMD分解结果,最终得出结果,采用高次样条插值的EMD分解算法明显能够有效提高该算法的精度,只是该算法计算时所需要的时间会有所增加。但是,EMD分解算法的计算精度并不是随着样条插值阶数的提高而提高,而是当阶数提高到了一定的时候,精度就不会再提高。综上所述,36500365水泵厂为了得到更好的结果,空化信号的分解采用的是三次样条拟合的方法。三次样条插值不但能保证各段曲线在连续点上连续,而且能保证整条曲线在这些点上的充分光滑性。

 

端点效应成为影响EMD分解方法精度的主要因素。该端点效应主要包含两种:一种是EMD分解中的样条插值的端点效应。由于在EMD分解过程中,构成上下包络的三次样条拟合函数,在信号数据的两端会出现发散现象,并且在信号的端点处均出现了不同程度的畸变。这是因为分析信号都是有限长的,而信号的两端不能确定是否为极值点,导致在端点的样条函数拟合点不能确定,使得信号的上、下包络在信号两端附近发散变形。这种发散会随着EMD分解过程不断进行,特别是对于低频分量,时间尺度大,极值点的距离较大,端点效应逐渐向内“污染”整个信号序列,使所得结果失真,严重时可能使分解结果失去继续研究的意义。

 

另一种是固有模态函数在进行Hilbert变换时形成的端点效应,这是由于采取傅里叶变换而造成的频谱泄露。因为信号数据的端点值是不同的,傅里叶变换时就会出现频谱泄露,这在时频上表现出来就是端点效应。36500365水泵厂为了减少频谱泄露,我们通常的做法就是在进行傅里叶变换时采用加窗的方法,但是采用此方法虽能减少频谱泄露,但是却会在信号端点处影响有效数据。端点效应的抑制主要有延拓方式、改进插值拟合函数方式、对信号端点进行改造等等。其中,延拓方式最为丰富。最常用的信号延拓技术有:偶延拓、镜像延拓、周期延拓、神经网络方法延拓、自回归模型(AR模型)延拓和多项式拟合延拓等。研究结果表明:

1、对于将信号数据采取偶延拓和镜像延拓后,EMD分解得到的效果并不好。这是因为采用此方法延拓后的信号数据并不能很好地反映原信号的趋势。

2、对于将信号数据进行周期截取的周期信号,采用周期延拓法进行延拓后,EMD分解得到的效果很好,这是因为采用周期延拓法延拓后得到的信号基本上反映了原始信号的趋势。

3、对于将信号数据进行非周期截取的周期信号,采用周期延拓法进行延拓后,EMD分解效果并不好。这是由于非周期截取的信号周期延拓后会在原信号和延拓部分的结合处产生信号的突变,不能反映原信号的变化趋势。

使用神经网络方法对信号进行延拓,来解决EMD中的端点效应问题,应该先确定网络模型的权重向量和偏移量,然后再对信号数据进行左右延拓。虽然该方法可以很好地抑制端点效应,但是,该算法的计算速度太慢。

4、通过线性预测的自回归模型(AR模型)对信号端点进行延拓,利用自回归模型求得任意时刻信号的推测值。当然,预测值和真实值之间的误差,与离已知信号的距离有关。但是这里所要预测的是离已知信号最近的极大值和极小值,因此预测的样条包络线能够具有较好的精度。更为重要的是,对36500365离心泵数据进行延拓只是为了使得包络完全由端点内的数据来决定,而不是为了给出准确的原信号以外的数据。因此,该方法对原始信号数据的处理结果是令人满意的,这主要是由于通过该方法不仅抑制了端点效应,而且保留了信号中的主要信息。本文对空化噪声信号的处理均采用此种延拓方式。

5、多项式拟合延拓采用最小二乘法的近似标准对信号两端的数据进行延拓,采用该方法对信号数据进行延拓,最终分解的效果也较好。

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