消除局域分解端部效应的BP神经网络闭合方法.pdf

：“消除局域分解端部效应的BP神经网络闭合方法” ：本文探讨了如何解决局部均值分解（LMD）在处理非平稳信号时遇到的端部效应问题，提出了一种结合传统镜像延拓与BP神经网络进行信号预测的新方法，以改善端部效应的消除效果。 ：神经网络，深度学习，机器学习，数据建模，专业指导 【正文】： 局部均值分解（LMD）是一种广泛应用的信号处理技术，尤其适用于非平稳信号的分析。然而，LMD在处理信号时会受到端部效应的影响，导致分解结果失真，限制了其在实际应用中的潜力。端部效应通常发生在信号分解过程中，由于边界条件的限制，使得局部极值点的识别不准确，进而影响到信号的正确分解。 传统的解决端部效应的方法是采用镜像延拓，即将信号的边界进行镜像扩展，以模拟更完整的周期性。但这需要信号在局部极值点处有良好的定义，对于实际信号，这个条件往往难以满足，可能导致分解结果的严重失真。 针对这一问题，本文提出了一个新的解决方案，即结合BP神经网络进行信号预测。通过BP神经网络模型对原始信号的端点外的数据点进行预测，以捕捉到端点之外的一个或多个极值点。然后，利用镜像技术对这些预测出的极值点进行处理，形成闭合结构，从而有效地抑制端部效应。这种方法结合了BP神经网络的预测能力与镜像延拓的稳定性，可以更准确地处理信号的边界条件，提高LMD的分解精度。 仿真实验表明，所提出的方法能够有效地抑制LMD的端部效应，提高了信号分解的准确性和可靠性。这对于依赖LMD进行信号分析的领域，如振动分析、故障诊断、信号恢复等，具有重要的实践意义。 本文提出的BP神经网络闭合方法为解决LMD的端部效应提供了一个新的思路。通过结合机器学习算法与信号处理技术，不仅解决了传统方法的局限性，还增强了对非平稳信号分析的准确性。这种方法的应用将有助于推动LMD在更广泛的领域内得到更深入的应用。