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On selecting relevant intrinsic mode functions in empirical mode decomposition: An energy-based approach

机译:在经验模式分解中选择相关的固有模式函数:基于能量的方法

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摘要

Although the empirical mode decomposition is a powerful tool for analyzing complicated datasets, many irrelevant intrinsic mode functions may appear in the decomposition. In this paper, we develop an energy-based method to detect relevant intrinsic mode functions. The new method can be seen as a generalization of techniques that are based on correlation. An experimental study is carried out in different datasets for assessing the performance of the proposed technique.
机译:尽管经验模态分解是分析复杂数据集的强大工具,但分解中可能会出现许多不相关的固有模态函数。在本文中,我们开发了一种基于能量的方法来检测相关的固有模式函数。新方法可以看作是基于相关性的技术的概括。在不同的数据集中进行了一项实验研究,以评估所提出技术的性能。

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