基于NA-MEMD和GMM聚类的有用信号识别方法

摘要

本发明公开了一种基于NA‑MEMD和GMM聚类的有用信号识别方法。目前经验模式分解方法将多变量信号分解出若干尺度上的内蕴模式函数分量之后，如何在各个尺度上准确地识别出包含有用信息的IMF分量仍然存在依赖于先验知识、识别率较低等问题。本发明首先采用NA‑MEMD算法分解多变量信号以得到不同尺度上的IMF分量，其次采用谱回归降维算法将各个尺度上的IMF分量映射到一个低维子空间以抽取出对应的低维特征向量，然后在每个尺度上采用GMM聚类算法对低维特征向量进行聚类分析，最后根据聚类结果识别出包含有用信息的IMF分量。该方法在脑电信号处理、神经数据分析中具有广阔的应用前景。