一种解相关多频率经验模态分解方法

摘要

本发明提出了一种解相关多频率经验模态分解方法，可用于解决EMD方法存在的模态混叠现象，造成特征提取精度低的问题。该方法首先对初始信号添加多个频率的掩蔽信号，初步分解其中不同频率比的信号分量得到多个IMF分量；其次计算相邻IMF之间的相关系数并对其解耦，进一步分离IMF中存在混叠的部分，得到最优IMF；最终，从原始信号中减去最优IMF，然后重复上述步骤，直到残余分量为常数或单调。由于保证了IMF之间互不相关且互不干扰，因此模态混叠现象显著减弱，有效提高特征提取精度。该方法的创新点在于提出的方法结合了掩蔽信号处理方法与相关性处理法，使该方法可以很好的自适应分解不同频率比混合信号，显著的抑制模态混叠现象，提高特征提取精度。