端点效应

摘要： 文章探讨了利用"端点效应"求解恒成立问题的表述严谨性和结果的充分性问题,给出了具体的解决方法.

摘要： 针对爆破地震波信号经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)固有的端点效应问题,提出了一种基于边界局部特征尺度自适应匹配延拓(Boundary Local Characteristic Scale and Adaptive Matching Extension,BLCS-AME)的EMD端点效应抑制方法。该方法将原始信号全局时间参数之间的内在联系和信号在端点处幅值参数的局部变化趋势进行联合考虑,得到了延拓后的边界局部特征尺度(BLCS),再以BLCS为研究对象,在原始信号中找到与BLCS匹配度最高的一组时间序列,最后将该时间序列平移到端点处进行EMD,即可实现基于BLCS-AME的EMD端点效应抑制处理。通过多种方法仿真信号EMD端点效应抑制的对比分析,可得出结论:与常规端点效应抑制方法相比,BLCS-AME方法对EMD端点效应具有更好的抑制能力,能够得到精度更高的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),研究结果更能反映信号的内在属性。最后将该方法用于实际爆破地震波信号EMD中,进一步验证该方法能够有效抑制爆破地震波信号EMD过程中产生的端点效应,有利于爆破地震波信号细节特征参数的提取,得到反映爆破地震波信号内在属性的特征参数,对爆破地震波危害控制具有重要的现实意义。

摘要： 针对铁路继电器参数的噪声问题,为提取其有效信息,该文建立一种基于改进波形匹配延拓法优化的经验模态分解(EMD)算法,利用自相关函数分离含噪信号,小波阈值去除噪声的混合降噪模型。首先根据继电器参数特点对波形匹配方法进行改进,重新定义匹配误差度公式,并引入匹配精度误差系数,采用改进波形匹配延拓法优化EMD分解过程产生的端点效应,得到有效的固有模态分量(IMF)和余项;然后求解其自相关函数,并根据自相关函数图像结合噪声信号特征分离出含噪分量;最后对含噪分量进行小波阈值去噪,去噪后与剩余分量和余项结合,得到重构后的参数序列。同时,提出利用结构相似性(SSIM)评价指标,结合信噪比(SNR)、方均误差(MSE)指数对模型可靠度评判。通过结果分析,并与EMD分解后重构和小波阈值去噪方法作对比,证明该模型可优化铁路继电器参数的降噪效果。

摘要： 海浪的时间序列一般具有非线性和非平稳性,针对直接对其进行预测精度较差,本文利用复合模型对波浪进行了预测。利用长短期记忆神经网络模型的非线性学习能力和经验模态分解的非平稳数据处理能力,采用镜像对称和长短期记忆算法联合消除经验模态分解端点效应,建立了一种用于不规则波极短期预测的复合经验模态分解-长短期记忆模型。研究表明:通过比较分析水槽试验获得的一般不规则波、线性聚焦波和非线性畸形波的预测效果,结果揭示出经验模态分解端点效应对模型预测精度具有负面影响,本文基于自适应镜像延拓的复合经验模态分解-长短期记忆模型可以更好地预测极短期非线性、非平稳波浪时序的变化趋势。

摘要： 随着电力系统规模的不断扩大及电力电子设备的广泛应用,电力系统中谐波污染问题愈发严重。为实现对电力系统谐波的有效检测,本文提出基于改进希尔伯特-黄变换的谐波检测方法。首先提出基于改进镜像延拓的端点效应抑制方法,该方法将波形匹配方法与镜像延拓方法相结合,解决传统镜像延拓方法需对信号有一定程度截断而造成误差较大的问题;同时,引入自适应噪声完全经验模态分解方法,有效解决经验模态分解易产生模态混叠效应、集合经验模态分解结果受噪声影响较大且易产生虚假模态分量的问题。为验证本文所提方法的有效性,设计谐波检测仿真实验及实测信号谐波检测实验。结果表明,本文所提方法可对具有间断点的谐波信号、含高次谐波衰减、突变谐波信号进行有效跟踪与检测。基于本文所提方法在LabVIEW平台中开发谐波检测系统,验证了本文所提方法的准确性及有效性。

摘要： 函数与导数这一模块是高考重点要考查的内容之一,此模块内容包罗万象,所涉及到的方法也很多,本文笔者通过几道典型例题阐述端点效应在解决导数问题的精妙.

摘要： 提高振动模态辨识精度的关键在于提高密集固有模态的分离精确度,基于对集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)筛分结果的分析,提出了一种多次加噪的改进筛分算法,与希尔伯特变换(Hilbert transform,HT)相结合,应用于导弹工作模态辨识。与经验模态分解、集合经验模态分解算法的筛分结果相比,新方法降低了误差,有效抑制了模态混叠现象。较之对数衰减法,利用希尔伯特变换进行模态辨识,提高了参数辨识精度,同时可以辨识出固有频率随时间变化趋势,更适合分析具有时变性的导弹工作模态。该研究可为信号处理中解决模态混叠问题提供参考。

摘要： 端点效应会严重影响经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)提取本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)的效果。针对基于三次样条端点延拓算法(cubic spline based method,CSBM)在设置延拓点坐标位置时缺乏对信号趋势进行考量的缺陷,结合改进斜率延拓方法(improved slope based method,ISBM)的设计思想,提出一种综合斜率变化率和三次样条的EMD端点延拓方法。新方法的主要创新点在于利用斜率变化率度量信号变化趋势,并基于信号和包络趋势来设置延拓点坐标信息。通过选取四组不同类型模拟信号以及两组实际工程应用信号,利用正交指数、均方误差和能量误差三个度量指标对算法性能进行评价。试验结果表明,所提方法的性能在整体上优于CSBM和ISBM方法。

摘要： 针对水轮机运行机组工况复杂,故障特征难以提取的问题,提出一种基于改进EEMD与独立分量分析(ICA)的新方法。首先,通过镜像延拓方法对原始信号进行延拓,以达到抑制端点效应的目的;其次用集合经验模态分解(EEMD)方法对延拓后的信号进行分解得到一系列本征模态函数(imf)分量,以改善算法的分解性能,并将imf延拓部分的数据截去;最后对EEMD分解得到的主要imf分量进行重构并与原信号一起作为ICA分量的输入信号,对ICA算法的输出信号进行频谱特征分析。结果表明:基于改进EEMD与独立分量分析(ICA)的新方法可对水轮机组复杂工况下的非平稳信号进行特征提取,此方法具备自适应特征提取水轮机组故障信号的能力,具有良好工程实践。

摘要： 不等式恒成立求参数取值范围,是高中数学常见问题,也是高考的热点.解决此类问题的方法有很多,对于端点处函数值满足一定特征的情况,我们可以考虑“端点效应”解题.然而,有时候我们会遇到端点效应失效的情况.本文通过研究文献[1],并结合一道高考模拟试题谈对端点效应的思考.

摘要： 针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)中的端点效应问题,在研究和总结了现有端点效应处理方法的基础上,提出了一种抑制端点效应的新方法——基于支持向量机(SVM)延拓和窗函数相结合的方法,该方法弥补了SVM延拓依然找不到端点以及窗函数会改变原始信号的缺点.首先SVM对原始信号两端进行延拓,然后对延拓后的数据中间加矩形窗,延拓数据加海明窗处理,对加窗后的数据进行EMD分解,最后把分解得到的IMF分量的两端延拓部分去掉,以此来达到抑制端点发散的目的.仿真和实验结果均表明,该方法可以有效地抑制端点效应的发生.

摘要： 由于经验模态分解(EMD)的端点效应问题,在处理信号数据时,信号边界容易出现失真现象.针对这一情况提出了一种改进的基于镜像延拓的方法对信号数据进行端点处理.通过对端点和极值点的判断比较来选取镜面进行延拓,按照包络原则对延拓之后的信号进行EMD分解.将该方法用于电力系统谐波检测,仿真结果表明能够有效改善E曲端点效应,准确的分解出各种模态的谐波。

摘要： 经验模态分解(EMD)是一种新的非线性、非平稳信号处理分析方法.经验模态分解过程中会产生端点效应问题,使得分解结果严重失真,有时还会出现虚假的固有模态函数(IMF).本文对EMD的端点效应问题产生机理及现象进行了详细的分析,分析了抑制端点效应问题的研究现状,最后,运用北京东方振动和噪声技术研究所的DASP软件对仿真信号进行了端点处理,结果表明,采用该软件中的Hilbert-Huang变换,通过移动“时间窗”的方法能有效抑制端点效应.

摘要： 端点效应对经验模式分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)精度的影响很大，研究端点效应的消除方法具有重要的理论意义和实用价值。本文研究了经验模式分解端点效应出现的原因，借鉴匹配追踪思想，提出了一种新的端点效应处理方法：最大相关波形延拓法，能够较好地消除经验模式分解中的端点效应，对周期信号、循环平稳信号有较好的效果。

摘要： 针对传统经验模态分解算法存在的端点效应问题,提出了一种适用于脉搏信号分析的基于模板匹配和镜像延拓的两阶段经验模态分解算法.依据脉搏信号的类周期特征,首先识别其特征信息,分离出单一心动周期内的脉搏信号;然后使用信号相干平均技术获取脉搏信号模板,依据模板将首尾端点处的脉搏信号扩展至整个心动周期;最后采用镜像延拓方法对扩展后的脉搏信号进行经验模态分解.实验结果表明,扩展后的脉搏信号能够较好地模拟原信号首尾端点处的变化趋势,因此新算法能够有效抑制传统经验模态方法存在的端点效应问题,适用于诸如脉搏信号等具有类周期特征的生理信号分析.

摘要： 希尔伯特黄变换方法可以有效提取非平稳信号的瞬时属性信息,对于地震资料层位的追踪具有重要的意义,但该方法在提取正交模态分量过程中存在端点效应,本文通过控制边界范围的多项式拟合方法来进一步解决端点效应的问题,并通过模型数据验证了该方法的效果,证明了控制边界范围的多项式拟合方法处理端点效应的有效性,最后通过建立薄层模型对瞬时属性进行了提取.

摘要： 本文在介绍EMD 基本理论的基础上,结合实际应用中遇到的问题,系统论述了EMD 中存在的端点效应,本征模函数的筛分迭代停止的标准和模态混叠这三大问题,并针对这些问题提出了相应的解决方法.简要概述了EMD 端点效应产生的原因和目前提出的一些有效的抑制方法,并对这些方法的优缺点进行了比较分析.对几种常用的确定本征模函数的判据进行了分析总结,指出了只有根据信号本身特征选取适当的迭代停止的标准,才能保证本征模函数的线性和稳定性,又能使得的本征模函数具有相应的物理意义.本文重点针EMD 对复杂信号中特别靠近的频率成分分解时出现的模态混叠现象,提出了两种解决方法.一是基于小波包分解的EMD 方法,二是添加掩膜信号法.仿真实验表明这两种方法能很好的解决传统EMD 方法中出现的模态混叠现象.

摘要： 本文在介绍EMD 基本理论的基础上,结合实际应用中遇到的问题,系统论述了EMD 中存在的端点效应,本征模函数的筛分迭代停止的标准和模态混叠这三大问题,并针对这些问题提出了相应的解决方法.简要概述了EMD 端点效应产生的原因和目前提出的一些有效的抑制方法,并对这些方法的优缺点进行了比较分析.对几种常用的确定本征模函数的判据进行了分析总结,指出了只有根据信号本身特征选取适当的迭代停止的标准,才能保证本征模函数的线性和稳定性,又能使得的本征模函数具有相应的物理意义.本文重点针EMD 对复杂信号中特别靠近的频率成分分解时出现的模态混叠现象,提出了两种解决方法.一是基于小波包分解的EMD 方法,二是添加掩膜信号法.仿真实验表明这两种方法能很好的解决传统EMD 方法中出现的模态混叠现象.

摘要： 本文在研究基于经验模态分解(EMD)算法的基础上,提出了一种处理EMD边界问题的新方法--拟正弦边界延拓法.为检验该方法的适用性和优越性,给出了一个数值算例.最后,将其应用于线性时变SDOF体系的动力特性识别中,并与采用特征波法的识别结果进行比较.对比表明,应用拟正弦边界延拓法处理EMD的端点效应具有一定的优越性,值得推广应用.同时,也为HHT在时变体系动力特性识别中的应用提供一些参考.

摘要： 随着轨道城市发展理念的提出,围绕城市轨道交通的相关研究成为当下的关注热点.已有研究的成果表明,轨道沿线用地组织功能形式是影响轨道交通客流的重要原因,而轨道沿线不合理的城市用地功能组织将会造成轨道交通客流的时空分布不均衡,影响轨道交通正常运行.基于此,本文通过对轨道交通客流平衡的概念和意义进行解读的基础上,以厦门轨道交通1号线为例,分析现状客流特征与轨道沿线用地功能组织,剖析当前轨道沿线客流分布不均衡问题的根源—轨道沿线用地功能组织,从而对轨道沿线用地调整提出建议.

摘要： 本发明涉及一种基于人耳掩蔽效应划分子带的语音端点检测方法，包括以下步骤：设定参数、计算参数、计算谱线数、分帧处理、读取语音信号、计算音帧的频谱、计算子带的能量、计算语音信号能量、计算子带能量谱密度、计算子带谱熵、计算子带能熵比、判断语音帧号、计算门限值、开始判断语音信号、对比子带能熵比与门限值、判断语音帧号，本发明通过设定参数、计算参数、计算谱线数、分帧处理、读取语音信号、计算音帧的频谱、计算子带的能量、计算语音信号能量、计算子带能量谱密度、计算子带谱熵、计算子带能熵比、判断语音帧号、计算门限值、开始判断语音信号、对比子带能熵比与门限值、判断语音帧号，提高了语音端点检测的准确率。

摘要： 本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种基于LSTM网络EMD端点效应抑制方法。该方法有效地结合了LSTM网络对信号的预测和EMD分解在单通道盲源分离技术中的应用，并根据信号的特点寻找LSTM网络的时间步长，有效地提高了预测的精度，从而有效地解决了单通道盲源分离中EMD方法出现的端点效应问题，在对解决复杂工厂环境下的声音分离问题中取得了较好的效果。该方法能够有效解决非线性非平稳时间序列分析中的端点效应问题，可应用于单通道盲源混合信号的分离问题。

摘要： 本申请公开了一种EMD端点效应抑制方法，包括：接收原始信号；提取位于原始信号的目标端点处的特征波形，得到相应的目标特征波形；从原始信号中提取出与目标特征波形相似的所有相似波形，得到N个相似波形；其中，N为正整数；从原始信号中提取出每个相似波形对应的端点波形，得到相应的N个端点波形；对N个端点波形求平均，得到相应的平均波形；从平均波形中提取出延拓波形，并对延拓波形进行经验模态分解，得到相应的各个模态分量。本申请对经验模态分解的端点效应进行了更加有效的抑制。另外，本申请还公开了一种EMD端点效应抑制系统以及经验模态分解系统。

摘要： 本发明公开了一种抑制EMD端点效应的方法，涉及信号处理方法技术领域。所述方法包括如下步骤：利用SVM对原始信号两端进行延拓；对未延拓的数据加矩形窗处理，延拓数据加海明窗处理；对加窗处理后的数据进行EMD分解，把分解得到的IMF分量的两端延拓部分去掉，得到原始信号真实的IMF分量。所述方法采用SVM延拓和窗函数相结合的方法，弥补了SVM延拓依然找不到端点以及窗函数会改变原始信号的缺点，解决了EMD分解过程中端点效应引起的失真现象。

摘要： 本发明提供一种基于数据/极值联合对称延拓的HHT端点效应抑制方法，包括如下步骤：步骤1、对原始信号进行端部数据对称延拓；步骤2、极值点对称延拓；步骤3、获取联合延拓后信号的包络线；步骤4、EMD分解，截取原始信号时域范围内的IMF分量；步骤5、将包含延拓部分的IMF分量进行Hilbert变换，截取原始信号时域范围内的瞬时频率，解决EMD分解中固有的端点飞翼问题以及Hilbert变换过程中的端点发散问题。

摘要： 本发明公开了一种基于频域相似度的局部均值分解端点效应改进方法，利用信号内部的波形进行延拓，使得延拓后的信号保持原信号的波动规律和时频特征。通过信号延拓移除局部均值分解方法中存在的端点效应问题。本发明利用周期或准周期信号的时频特征，通过自适应搜索信号内与端点处波形具有相似频谱的波形进行延拓，具有自适应、快速的优点，减少因端点效应对信号分解产生的不利影响，提高局部均值分解方法的性能。

摘要： 本发明属于通信技术领域，具体涉及一种用于抑制端点效应的端点延拓方法，本发明，基于相邻的局部极值点(极大值点或者极小值点)构建两个斜率，然后用两个斜率的平均值来度量上/下包络的趋势，进而确定延拓点的纵坐标，对于延拓点横坐标的设置，本发明的解决方案把延拓点横坐标固定为信号两侧端点的起止位置对应的横坐标。应用本技术方案后，在应用经验模态分解对阻尼震荡信号进行分析和处理时，能够有效地抑制阻尼震荡信号的端点效应，为后续进一步精准定量分析提供支撑。

摘要： 本发明公开了一种基于相似三角波形匹配延拓的LMD端点效应改善方法，属于信号处理技术领域，以左端信号为例，包括：对任意信号，以端点、第一个极大值点与第一个极小值点组成样本三角波形，记为其对应的特征三角形，称为样本特征三角形；计算待匹配三角形起点或终点对应的时刻；计算得到三边比例值；计算得到匹配误差；将最小匹配误差与预设的最小匹配误差阈值进行对比，得到最优匹配波形，根据最优匹配波形对信号左端进行延拓；若未匹配到最优匹配波形，则根据信号中的极值点计算平均波形；利用平均波形对信号左端进行延拓，并利用三次样条插值法计算得到每个左端延拓信号中离散采样点的信号值。本发明解决了端点效应对LMD分解过程影响的问题。

摘要： 本发明涉及一种基于改进EMD模态混叠和端点效应的HHT谐波分析方法，针对目前分析电力谐波信号的希尔伯特—黄变换(Hilbert‑Huang Transform，HHT)方法分解易受干扰、结果不精确等问题，提出一种改进的HHT谐波分析方法。本发明利用基于B样条最小二乘拟合法对电力系统谐波信号进行预处理，较好地弱化间断事件或噪声干扰对信号的影响，达到抑制经典模态分析(empirical mode decomposition，EMD)分解中出现的模态混叠现象；并且对预处理后的拟合曲线采用斜率匹配波形延拓法，以保证信号端点处变化趋势与内部一致，保证信号的完整性，从而减弱甚至抑制EMD分解的端点效应，改善EMD分解结果。以提高分解电力系统谐波信号的精确度，快速检测出电力谐波系统中的谐波组成，扩大谐波检测的运用。

摘要： 本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种基于LSTM网络EMD端点效应抑制方法。该方法有效地结合了LSTM网络对信号的预测和EMD分解在单通道盲源分离技术中的应用，并根据信号的特点寻找LSTM网络的时间步长，有效地提高了预测的精度，从而有效地解决了单通道盲源分离中EMD方法出现的端点效应问题，在对解决复杂工厂环境下的声音分离问题中取得了较好的效果。该方法能够有效解决非线性非平稳时间序列分析中的端点效应问题，可应用于单通道盲源混合信号的分离问题。