基于能量的振动信号经验模态分解终止条件

摘要

经验模态分解(Emprical Mode Decomposition,简称EMD)主要思想是把一个时间序列的信号分解成不同尺度的本征模函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF).EMD算法用残余量极值点数量小于2来终止分解,该终止条件有无关组分多和分解速度慢的缺点.针对该缺点,提出了采用残余能量小于设定值的EMD分解终止条件.通过对非线性和实例振动信号的试验研究表明,基于能量的EMD分解终止条件既可以减少分解的无关组分,又可以提高分解的速度.该研究成果能广泛地用于振动信号分析领域.