经验模态分解方法处理间断信号：一种新策略

"具有间断事件检测和分离的经验模态分解方法 (2007年)" 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）是一种数据驱动的信号处理技术，由N. E. Huang等人在1998年提出，主要用于非线性、非平稳信号的分析。EMD的主要思想是将复杂信号自适应地分解为一系列内在模态函数（Intrinsic Mode Function, IMF），每个IMF代表信号的一个特定频率成分或动态特征。这种方法在地震学、生物医学信号处理、机械故障诊断等多个领域都有广泛的应用。 然而，当EMD应用于包含间断事件（如冲击、突变或噪声）的信号时，会出现模态混叠的问题，即不同频率成分的IMF可能会相互混合，导致信号分析的困难。为了解决这一问题，本文提出的"具有间断事件检测和分离的经验模态分解方法"旨在精确检测和分离这些间断事件，以减少模态混叠的影响。 该方法的核心在于利用IMF的瞬时频率特性来定位间断信号。由于间断信号和正常背景信号在时间尺度上通常存在显著差异，通过分析IMF的瞬时频率变化，可以识别出间断事件发生的时间点。一旦间断信号被精确定位，接下来的步骤是对该段信号进行端点延拓，然后再次执行EMD以分离出间断信号。这样，在后续的EMD过程中，间断信号的影响可以被有效地消除，提高信号分解的精度。 文章对比了该方法与传统的小波方法在消除间断信号方面的效果，结果显示，采用此新方法处理后的信号失真更小，且能够将间断信号分解为一个单独的IMF，这对于理解和分析信号的动态行为特别有用。这种改进的EMD方法对于处理包含间断事件的数据，特别是在工程技术领域的应用，如机械结构健康监测、电力系统异常检测等，具有重要的理论价值和实践意义。 关键词：经验模态分解，希尔伯特-黄变换，间断信号测试，模态分离 该研究属于工程技术领域，是一篇学术论文，发表在2007年2月的《哈尔滨工程大学学报》第28卷第2期上。文章通过实验对比展示了新方法的有效性，为EMD在处理间断信号时提供了新的思路和技术支持。