基于HMM校正与神经网络延拓的EMD端点效应抑制方法.pdf

本文主要探讨了如何利用隐马尔可夫模型（HMM）校正和神经网络延拓来抑制经验模态分解（EMD）中的端点效应。经验模态分解是一种常见的信号处理方法，用于非线性、非平稳信号的分析，但其端点效应会影响分解的精度。神经网络延拓常被用来预测并缓解这种效应，但预测数据与真实数据之间往往存在误差。 针对这个问题，研究者提出了一种结合HMM误差校正的方法。他们利用径向基函数（RBF）神经网络对原始数据的一部分进行估计，并对端点外的数据进行预测。RBF神经网络因其良好的泛化能力和非线性映射能力，适合于此类任务。接着，计算预测数据与真实数据之间的误差序列，然后应用HMM建立误差序列模型，用于预测延拓后数据的误差。通过减去HMM预测的误差数据，得到校正后的延拓数据，从而降低端点效应的影响，提高EMD的分解精度。 实验结果表明，这种方法能够有效减少端点效应，使得延拓数据更接近真实数据，提升了EMD的分解质量。HMM预测方法与RBF神经网络数据延拓的结合应用，为解决EMD中的端点效应提供了一种新的解决方案，对于改善信号处理的准确性和稳定性具有重要意义。 关键词：隐马尔可夫模型；误差校正；神经网络；端点效应；经验模态分解 这篇论文属于机械工程领域，涉及深度学习、机器学习和数据建模的专业指导，对于从事信号处理、数据分析以及相关领域的研究人员具有参考价值。通过引入HMM，不仅提高了神经网络延拓的准确性，还展示了在实际问题中如何综合运用不同机器学习工具来优化处理流程。