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1 基本定义
TVFEMD (Time-Variant Filtered Empirical Mode Decomposition) 是一种信号分解算法,它是基于 EMD (Empirical Mode Decomposition) 方法发展而来的。
EMD是一种自适应的数据分析方法,可以有效地将复杂的信号分解为一系列固有模式函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)。然而,EMD在处理非平稳信号时,存在一些问题,如间歇性和模态混淆。为了解决这些问题,TVFEMD 方法在 EMD 的基础上引入了时变滤波器。
TVFEMD 方法的核心是采用时变滤波技术完成筛选过程,通过充分促进瞬幅和频率信息,自适应地设计了局部截止频率。这种方法可以根据信号的特性自适应地调整滤波器的频率响应,从而更好地提取出信号中的不同频率成分。
为了解决间歇性问题,TVFEMD 引入了一种截止频率调整算法。这种算法可以根据信号的局部特性调整滤波器的截止频率,从而更好地捕捉到信号中的高频成分。
为了提高低采样率下的性能,TVFEMD 提出了一种固有模式函数的带宽标准。这种方法可以根据信号的特性自适应地调整固有模式函数的带宽,从而更好地提取出信号中的低频成分。
总的来说,TVFEMD 是一种完全自适应的信号分解方法,适合于线性和非平稳信号的分析。与 EMD 相比,TVFEMD 可以提高频率分离性能和低采样率下的稳定性,并具有抗噪声干扰的鲁棒性。
2 出图效果
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