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  • 集合经验模态分解（EEMD）在语音中的应用举例

    分解得到的本征模态函数波形如图Fig.12所示： 这分解的效果是比EMD的好很多，特别是第三阶本征模态函数，基本上可以很好反映原始信号。其他阶的信号也有明显的改善。求每一阶本征模函数的Hilbert spectra，从频域分布看改善的效果...

  • 1.EMD（经验模态分解）

    EMD(Empirical Mode Decomposition，经验模态分解)是一种基于信号本身特征分解的信号处理方法，它将信号分解成一系列本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMF）的线性组合，这些IMF函数...

  • 经验模态分解

    它可以将一个信号分解为一系列本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，简称IMF），每个IMF都代表了信号中的一个特定频率和幅度调制的成分。EMD方法适用于分析和处理非平稳、非线性信号[3]。EMD的主要用途包括以下几个方面...

  • 分解信号为正交本征模态函数的方法

    利用快速滤波建立了一种对信号进行本征模态函数分解的全新方法.该方法与筛选方法相比较,具有操作简单,运算速度快,尤其适用于长信号的本征模态分解.该方法的另一个重要特点是分解所得各本征模态函数及非模态函数是严格正交的,不会...

  • 经验模态分解(EDM)

    用(HHT)Hilbert-Huang方法分析了倾斜固体潮数据,即通过经验模态分解,将信号分解成一系列本征模态函数,再通过Hilbert变换得到三维时频空间的Hilbert谱。大地测量与地球动力学 2009年0...

  • 本征滤波

    利用快速滤波建立了一种对信号进行本征模态函数分解的全新方法。该方法与筛选方法相比较,具有操作简单,运算速度快,尤其适用于长信号的本征模态分解。该方法的另一个重要特点是分解所得各本征 . 详情>> 振动与冲击 ...

  • 伪分量

    AI辅助阅读下载下载 针对脉搏信号中伪基线的去除问题...

  • 多元经验模态分解

    后来一种以数据驱动的经验模态分解(Empirical Mode Decompesotion,EMD)方法被提出，它能够将非平稳信号分解成不同的本征模函数(IMF)。相比于小波分解，它虽然不会受小波基函数的选择，分解等级等影响，但是它也存在很多问题...

  • 结构模态参数

    以傅里叶变换为基本数学工具,对动态信号实行 从时域到频域转换的一种综合分析仪器。主要用于研 究动力过程的传递和衰减机理,测定结构的传递函数、 振型和结构动力反应的各种模态参数以及设备的运行 状态识别和故障诊断。根据工作原理及组成的不同,可 分为 .

  • 集合经验模态分解（EEMD）在语音中的应用举例

    从第二阶本征模函数及往后的波形都可以看到有高度分离的幅值和尺度的地方，这就说明了存在混叠模态。下面进行EEMD分级，先做的是添加噪声。这里添加的噪声幅值为信号均方根的0.1.分解得到的本征...

本征模态函数

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