[發明專利]一種具有激勵噪聲添加參數選取功能的集合經驗模態分解方法

有效

• 申請號: 201010032480.1
• 申請日: 2010-01-18
• 公開（公告）號: CN101763336A
• 公開（公告）日: 2010-06-30
• 發明（設計）人: 沈毅;沈志遠
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: G06F17/00
• 分類號: G06F17/00;G01V1/28
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 張宏威

1.一種具有激勵噪聲添加參數選取功能的集合經驗模態分解方法，其特征在于所述 分解方法為：

步驟一：設置用于集合經驗模態分解的初始值、分解誤差預設差值和分解誤差最大差 值，所述初始值包括集合數初始值P₀和噪聲振幅初始值a₀，并利用所述初始值計算集合 數初始值P₀下的分解誤差初始值e_0，0；

步驟二：向待分解信號加入噪聲振幅為a_u的白噪聲，對待分解信號進行集合數P_v下的 集合經驗模態分解，得到內固模態函數矩陣，并依據內固模態函數矩陣求得前一次分解誤 差e_u，v和本次分解誤差e_u+1，v，v表示第v個集合數，u表示在集合數P_v下的第u次迭代；

步驟三：比較本次分解誤差e_u+1，v與前一次分解誤差e_u，v，當本次分解誤差e_u+1，v小于前 一次分解誤差e_u，v時，根據公式計算新噪聲振幅a_u+1，重復步驟二進行下 一次迭代，直至獲得的本次分解誤差e_u+1，v大于或等于前一次分解誤差e_u，v時，將所述前一次 分解誤差e_u，v作為集合數P_v下的最佳分解誤差u＝0，1，2……N；

步驟四：設置集合數P_v+1，并利用噪聲振幅初始值a₀，計算集合數P_v+1下的分解誤差 初始值e_0，v+1，重復步驟二和步驟三獲得集合數P_v+1下的最佳分解誤差并計算相鄰兩次 分解誤差差值Δe=ev-*ev+1*,v=0,1,2......N;]]>

步驟五：比較相鄰兩次分解誤差差值Δe和分解誤差預設差值，當相鄰兩次分解誤差差 值Δe大于或等于分解誤差預設差值時，重復步驟四進行下一次迭代，直至相鄰兩次分解誤 差差值Δe小于分解誤差預設差值時，具有激勵噪聲添加集合數和添加振幅選取功能的集合 經驗模態分解完畢；

步驟二中所述的對待分解信號進行集合數P_v下的集合經驗模態分解，得到內固模態函 數矩陣，并依據內固模態函數矩陣求得前一次分解誤差e_u，v和本次分解誤差e_u+1，v的具體過程 為：

對待分解信號進行集合數P_v下的集合經驗模態分解，獲得P_v組內固模態函數序列 c_ij(t_k)和一組最終的內固模態函數序列c_i(t_k)，i＝1，……，n，j＝1，……，p_v，k＝1，……，L，L 為分解數據的長度，通過公式一計算前一次分解誤差e_u，v：

公式一eu,v=1NΣi=1n[1PvΣj=1Pv|ci(t)-cij(t)|]]]>

其中，|ci(t)-cij(t)|=1LΣk=1L|ci(tk)-cij(tk)|;]]>

對于每一組內固模態函數序列c_ij(t_k)，在P_v次集合經驗模態分解中，按照分解時間t_k和 集合數P_v寫成L列P_v行的內固模態函數矩陣，從所述內固模態函數矩陣的每列中找出最接 近該列最終內固模態函數c_i(t_k)的c_im(t_k)，用所得的n個內固模態函數序列按公式二重新計 算分解誤差e_u+1，v：

公式二eu+1,v=1nΣi=1n|ci(t)-cim(t)|]]>

其中，|ci(t)-cim(t)|=1L|ci(tk)-cim(tk)|.]]>