一种新的BEMD筛分停止准则

被引：6

作者：

葛光涛 ^{[1
,2
]}

桑恩方 ^{[1
]}

刘卓夫 ^{[1
]}

朱蓓蓓 ^{[3
]}

机构：

[1] 哈尔滨工程大学水声工程学院

[2] 浙江工商大学信息与电子工程学院

[3] 大连海事大学机电与材料工程学院

来源：

数据采集与处理 | 2010年 / 25卷 / 02期

关键词：

二维经验模态分解; 筛分停止准则; 极值点;

D O I：

10.16337/j.1004-9037.2010.02.023

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为优化二维经验模态分解(Bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)算法,提出了根据空间位置信息的稳定性制定BEMD筛分停止准则的思想;明确了一维经验模态分解和二维经验模态分解在筛分停止需求上的本质区别。均值曲面的物理状态预示了待筛分曲面极值点数量和分布变化规律,基于此制定出一种BEMD筛分停止准则。实验表明,该准则较传统的停止准则有明显优势。

引用

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