基于解相关处理的经验模态分解改进算法

摘要

信号分解作为桥梁健康监测的主要环节之一,分解结果的准确性在一定程度上直接影响着人们对桥梁健康状态的辨别结果.基于此,简单介绍了目前被广泛运用于实际工程中的经验模态信号分解算法(Empirical Mode Decomposition,EMD)的基本概念,并分析了其存在的不足之处,即所得结果中各本征模态函数间时常出现模态混叠.通过在信号分解流程中引入多元统计学中的"解相关处理"以防止各本征模态函数间发生模态混叠现象.将所提改进算法和EMD分别运用于分解同一模拟信号,结果表明:在信号分解过程中嵌入"解相关处理"能有效改善信号的分解效果,同时还能有效抑制端点效应的发生.