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基于经验模态分解(EMD)方法,把一列时间序列数据分解成一组本征模函数组,然后经希尔伯特变换获得其希尔伯特谱.在现有的采用三次样条插值的EMD算法基础上,提出了基于高次样条插值的EMD新算法.仿真研究结果表明,所提出的新算法能有效提高EMD时频分析的精度.
基于高次样条插值的经验模态分解方法研究
【摘 要】
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基于经验模态分解(EMD)方法,把一列时间序列数据分解成一组本征模函数组,然后经希尔伯特变换获得其希尔伯特谱.在现有的采用三次样条插值的EMD算法基础上,提出了基于高次样条
【机 构】
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浙江大学
【出 处】
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浙江大学学报：工学版
【发表日期】
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2004年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金，浙江省自然科学基金
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