EMD改进算法：基于延拓与可变余弦窗的边界处理研究

"基于延拓与可变余弦窗的EMD改进算法研究" 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）是一种用于非线性、非平稳信号处理的有效工具，由Hilbert-Huang变换发展而来。EMD通过自适应地分解复杂信号为一系列本征模函数（Intrinsic Mode Function，IMF）和残余部分，能够揭示信号的内在模式和瞬时特性。然而，EMD在实际应用中存在两个主要问题：边界效应和端点发散现象。 边界效应是指由于EMD算法对信号两端的处理导致在靠近边界处的IMF分量受到影响，可能产生不准确或失真的结果。端点发散则是在分解过程中，随着筛选层次的增加，信号两端的IMF分量可能会出现不期望的振荡或发散，这对信号的精确分解造成了困扰。 针对这些问题，时培明和丁雪娟提出了一种结合信号延拓和可变余弦窗的新方法。首先，他们通过信号延拓来扩展原始数据，增加一定长度的数据，使得延拓数据与原始信号之间有一个平滑的过渡，从而缓解边界效应。然后，在逐层提取IMF之前，他们在信号两端施加宽度可变的余弦窗函数。这种可变余弦窗可以根据需要调整其宽度，以最小化每个IMF分量的边界发散，从而更好地保护信号的有效数据，确保EMD算法的正确分解。 通过仿真和实际信号分析，这种方法显示出了较好的抑制EMD边界效应的能力，能有效地提取故障信号中的特征信息，对于信号处理，尤其是故障诊断领域具有重要意义。中图分类号TN911.5将这一研究归类于电子技术与自动化领域的信号处理问题，表明了它在工程技术中的应用价值。 这项研究提供了一种改进的EMD算法，通过创新的边界处理策略，提高了EMD在处理各种信号时的精度和稳定性，对于后续的信号分析和故障检测具有积极的促进作用。