基于加权IMF对时间序列相似匹配

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 10次 | 上传用户：tx9yky2w

【摘要】

：

经验模态分解(EMD)算法非常适合非稳定序列信号、非线性序列信号以及复杂信号的分解,具有很高的噪声比。序列信号经过EMD分解为本征模函数(IMF)以及残差序列,所分解出来的IMF包含了原序列信号不同时间尺度的局部特征信号,是整个原序列的"去杂"反映。针对IMF所包含的不同尺度的特征这一特性,给出用EMD分解原始序列信号,提取其全部有限个本征模函数和残差序列,根据不同的IMF所包含原序列的特征信息量

【作者】

：

孙汝儒肖迪

【机构】

：

南京工业大学自动化与电气工程学院

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2013年12期

【关键词】

：

经验模态分解算法本征模函数本征模函数加权相似模式匹配 EMD algorithm intrinsic mode functions（IMF） IMF

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（51205185）,江苏省博士后科研计划基金资助项目（1001027B）

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