二阶包络逆EMD算法的改进与应用

本文主要探讨了"基于二阶包络逆EMD算法的改进与实现"这一主题，它是在对经典EMD（Empirical Mode Decomposition，经验模态分解）方法及其高阶极值点逆向筛分版本深入研究的基础上提出的。EMD是一种非线性时间频域分析工具，其核心思想是将复杂信号分解为具有内在周期性和相对平稳性的Intrinsic Mode Functions (IMFs)。然而，经典的EMD在处理频率差值较小的多分量信号时可能会出现分解不准确的问题，特别是高频成分可能存在误差。 为解决这些问题，研究人员提出了一个创新的方法，即二阶包络逆EMD。这个改进算法结合了标准EMD的分解能力和逆EMD的精确筛选特性。它利用一阶和二阶包络信息，通过设定特定条件，在筛选过程中选择最优的包络均值进行分选。这种方法的主要优点在于能够提高对低频成分的识别精度，减少高频分量的误差，同时有效地降低了估计误差并抑制了可能存在的多余IMF分量。 通过实验验证，新方法显示出显著的优势，特别是在分解多频率成分的信号时，其性能优于传统方法。最优包络的选择作为筛选依据，进一步优化了EMD的分解效果。因此，这项研究对于提升信号处理中的信号分解质量，尤其是在工程应用如振动与冲击检测、信号处理和数据分析等领域具有重要的实际价值。 关键词：标准EMD、逆EMD、二阶包络逆EMD。本文的研究成果被归类于TN911.7，表明其关注的是信号处理技术在工程领域的应用，并且文献标志码A表明其研究质量得到了认可。此外，文章还提供了相关的基金项目支持，包括国家自然科学基金项目和广西多源信息挖掘与安全重点实验室基金项目，显示出其研究背景和资金来源的权威性。