改进LS-SVM法：有效抑制EMD端点效应的信号处理策略

本文主要探讨了"改进的LS-SVM方法在EMD端点效应问题中的应用"，针对经验模态分解(EMD)在处理非平稳、非线性信号时面临的挑战。EMD作为一种自适应信号分解技术，因其能够提取信号的固有模态函数（IMF）而备受青睐，广泛应用在地震分析、结构工程和机械故障诊断等领域。然而，当使用三次样条插值来获取信号上下包络时，重复操作可能导致端点效应问题，影响分解的精度。 为了解决这一问题，研究人员提出了一个基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的创新方法。首先，他们采用LS-SVM对原始信号序列的两端进行向左和向右的有限数据点延拓，这有助于增加信号的稳定性。接着，通过镜像延拓技术，将延拓后的信号序列扩展成一个环形信号序列，避免了端点效应的影响。 环形信号序列随后被送入EMD分解过程，这样可以在分解过程中保持信号的完整性，减少端点误差。研究者通过仿真信号和真实脑电信号的实验验证了这一方法的有效性。结果显示，改进的LS-SVM方法成功地抑制了端点效应，且在抑制效果上超越了传统的支持向量机和最小二乘支持向量机。这一发现对于提高EMD在实际应用中的稳定性和准确性具有重要意义，特别是在处理高精度信号分析任务时。 本文的研究不仅提供了解决EMD端点效应的新途径，还展示了如何结合机器学习技术优化信号处理流程，这为计算机工程与应用领域的进一步发展提供了新的思路。通过改进的LS-SVM方法，信号处理的准确性和效率得到了提升，这对于科研人员和工程师来说是一个重要的技术创新成果。