基于EEMD的稳健滤波算法在信号处理中的应用

"集合经验模态分解的稳健滤波方法研究 (2013年)，作者：刘海波、赵宇凌，发表于《振动与冲击》期刊，主要探讨了一种基于集合经验模态分解（EEMD）的滤波算法，用于消除野值和噪声，改善信号分析和故障诊断的效果。" 本文主要研究的是在信号处理领域中，如何有效地去除观测数据中的野值和噪声，以提高信号质量。针对这一问题，作者提出了一个结合滑动中值滤波和集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD）的稳健滤波方法。首先，利用滑动中值滤波器，可以有效地剔除原始数据中的异常值，这是一种基于统计的非参数滤波技术，对离群点有较好的处理能力，且不会改变数据的整体趋势。 接着，应用EEMD算法对处理后的数据进行进一步的噪声抑制。EEMD是经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）的扩展形式，能够适应非线性、非平稳信号的分析。它通过迭代过程将复杂信号分解成一系列固有模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs），这些IMFs分别代表了信号的不同频率成分。这种方法的优点在于，每个IMF都对应着信号的一个特定频率范围，使得信号的时频分析更为清晰。 通过数值仿真和实际工程应用，该方法被证实能有效提升信噪比，不仅可以去除野值，还能抑制信号噪声，避免模态混叠问题，即不同频率成分在分解过程中相互干扰的现象。模态混叠会导致信号解析的困难，而EEMD的使用则可以将不同频率成分独立地分解到不同的IMFs中，从而得到更为清晰的时频分布。这种清晰的时频表示对于实际数据处理，特别是在信号分析和故障诊断方面，具有重要的实用价值。 这篇论文提出的稳健滤波方法为解决振动与波信号处理中的挑战提供了新的思路，尤其是对于那些受到野值和噪声严重影响的数据，该方法能显著提升信号处理的效果，有助于实现更准确的信号分析和故障诊断。这种方法在工程技术领域的应用具有广泛前景，可以应用于机械设备的状态监测、故障预测等多个方面。