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[發明專利]一種解相關多頻率經驗模態分解方法在審

專利信息
申請號: 201810819772.6 申請日: 2018-07-24
公開(公告)號: CN109241828A 公開(公告)日: 2019-01-18
發明(設計)人: 程良倫;詹瀛魚;王濤 申請(專利權)人: 廣東工業大學
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00
代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102 代理人: 林麗明
地址: 510006 廣東*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 模態混疊 特征提取 經驗模態分解 多頻率 解相關 頻率比 掩蔽 分解 殘余分量 初始信號 互不干擾 混合信號 信號處理 信號分量 掩蔽信號 原始信號 自適應 減去 混疊 解耦 可用 單調 重復 保證
【權利要求書】:

1.一種解相關多頻率經驗模態分解方法,其特征在于,包括以下步驟:

S1:采用EMD對初始信號進行分解,得到第一個初始信號分量PIMF1;

S2:利用步驟S1得到的PIMF1分量,求得掩蔽信號的頻率,進而構造掩蔽信號;

S3:從初始信號中去除步驟S2得到的掩蔽信號,得到新的信號,再利用EMD對新的信號進行分解,得到第一階去掩蔽信號分量MIMF1,重復步驟S1到步驟S3,得到第二階去掩蔽信號分量MIMF2;

S4:利用步驟S3得到的前兩階去掩蔽信號分量MIMF1和MIMF2,嵌入相關系數處理,得到最優本征模態函數,記為OIMF1;

S5:將最優OIMF1從初始信號中去除,重復步驟S1到S5直到分解的殘余分量為常數或單調,最后得到一組最優本征模態函數,記為OIMFs。

2.根據權利要求1所述的一種解相關多頻率經驗模態分解方法,其特征在于,步驟S1中,利用EMD方法對把初始信號x(t)進行分解,得到第一個初始信號分量PIMF1,記為c1(t)。

3.根據權利要求2所述的一種解相關多頻率經驗模態分解方法,其特征在于,步驟S2中,利用步驟S1得到的c1(t),對c1(t)進行希爾伯特變換,計算出其瞬時頻率與瞬時幅值,利用瞬時頻率與瞬時幅值求得掩蔽信號的頻率,構造掩蔽信號,具體步驟如下:

S2.1:利用步驟S1中c1(t)進行希爾伯特變換,計算出c1(t)的瞬時頻率f1(i)和瞬時幅值a1(i):

其中M為帶寬系數,為了減少隨機誤差,首先選擇M為1.42-1.65,其次計算出本征模態函數IMF的峭度值,峭度值越大,信號中的沖擊成分明顯增加,因此選擇最大的5個M值,對應于不同M有多個掩蔽信號頻率fn

S2.2:利用步驟1得到的多個掩蔽信號頻率fn構造多個掩蔽信號sn(t):

sn(t)=A0sin(2πfnt) (2)

其中,A0是c1(t)的平均幅值。

4.根據權利要求3所述的一種解相關多頻率經驗模態分解方法,其特征在于,步驟S3中,從初始信號中添加步驟S2得到的掩蔽信號sn(t),得到新的信號yn(t),再利用EMD對新信號yn(t)進行分解,得到第一階去掩蔽信號分量MIMF1:h1(t),重復步驟S1到步驟S3,得到前兩階信號分量MIMF1:h1(t)和MIMF2:h2(t),具體步驟如下:

S3.1:利用步驟S2中得到的多個掩蔽信號sn(t)添加到初始信號中構造新的信號yn(t)=x(t)+sn(t);

S3.2:對yn(t)進行EMD分解得到第一個IMF稱為從中去除掩蔽信號得到去掩蔽信號IMF:

S3.3:將S3.2得到的n個MIMF1n進行總體平均得到第一階去掩蔽信號分量MIMF1:h1(t),即

S3.4:從初始信號中去除h1(t),得到下一個分解信號,重復步驟S1到步驟S3,得到MIMF2:h2(t)。

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