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A New Wavelet-Based Mode Decomposition for Oscillating Signals and Comparison with the Empirical Mode Decomposition

机译:一种新的基于小波的模式分解,用于振荡信号并与经验模式分解的比较

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摘要

We introduce a new method based on wavelets (EWMD)for decomposing a signal into quasi-periodic oscillating components withsmooth time-varying amplitudes. This method is inspired by both the“classic” wavelet-based decomposition and the empirical mode decomposition(EMD). We compare the reconstruction skills and the perioddetection ability of the method with the well-established EMD on toysexamples and the ENSO climate index. It appears that the EWMD accuratelydecomposes and reconstructs a given signal (with the same efficiencyas the EMD), it is better at detecting prescribed periods and isless sensitive to noise. This work provides the first version of the EWMD.Even though there is still room for improvement, it turns out that preliminaryresults are highly promising.
机译:我们介绍了一种基于小波(EWMD)的新方法,用于将信号分解为具有不同时变幅度的准周期性振荡组件。该方法是通过“经典”小波的分解和经验模式分解(EMD)的启发。我们比较了在丰富的Coysexamples和ENSO气候指数上与善于建立的方法的重建技能和期间策略能力。看来,EWMD精确复杂化并重建给定信号(具有相同的EMD效率),更好地检测规定的时期,对噪声无无所谓。这项工作提供了ewmd.even的第一个版本虽然仍有改进的空间,但事实证明了初步结果非常有前景。

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