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.2015年9月;92(3):032916.
doi:10.1103/PhysRevE.92.032916。 Epub 2015年9月29日。

非线性模式分解:一种抗噪声的自适应分解方法

附属公司

非线性模式分解:一种抗噪声的自适应分解方法

德米特罗·亚琴科等。 Phys Rev E Stat Nonlin软物质Phys. 2015年9月.

摘要

复杂系统发出的信号通常由不同振荡的混合物组成,为了进行可靠的分析,这些振荡应该相互分离,并与不可避免的噪声背景分离。在这里,我们引入了一种自适应分解工具-非线性模式分解(NMD)-它将给定信号分解为任何波形的一组具有物理意义的振荡,同时去除噪声。NMD基于时频分析技术的强大组合,再加上其参数的自适应选择,使其具有极强的噪声鲁棒性和替代数据测试,用于识别相互依赖的振荡,并区分确定性和随机活动。我们说明了NMD在模拟信号和实际信号中的应用,并证明了其相对于其他方法(如集成)经验模式分解、Karhunen-Loève展开和独立分量分析)的定性和定量优势。我们指出,NMD可能适用于许多不同的研究领域,如地球物理、金融和生命科学。运行NMD所需的matlab代码可免费下载。

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