论文研究-基于平均包络线匹配算法的EMD端点效应分析及在股价趋势分解中的应用.pdf

论文研究-基于平均包络线匹配算法的EMD端点效应分析及在股价趋势分解中的应用.pdf,  经验模式分解(EMD)能够有效获得非平稳非线性信号的时频特征,但传统的EMD分解算法存在严重的端点效应. 在深入研究和分析EMD算法的基础上,提出了一种基于波形匹配的端点效应处理方案,通过计算波形匹配度, 在平均包络线内部寻找与其端部变化趋势最为接近的子波,并用这段子波代替平均包络线的边缘部分, 使处理后的平均包络线极大地接近真实包络线,并把这种端点效应处理方案的EMD分解算法应用到实际的股票市场价格趋势分解中.实验结果表明,与经典的EMD边界延拓算法相比,本文提出的算法能更有效地抑制EMD分解时的边界效应, 分解得到的固有模式函数更能体现模拟信号真实的频率、幅值信息.应用实验表明:与现有方法相比,该方法更能提高预测精度.

端点效应_镜像延拓-EMD端点效应matlab源程序.zip

端点效应_镜像延拓-EMD端点效应matlab源程序

论文研究-消除EMD端点效应的PSO-SVM方法研究.pdf

论文研究-消除EMD端点效应的PSO-SVM方法研究.pdf,  经验模态分解(empirical mode decomposition, 简称EMD)的端点效应使得EMD分解结果产生严重失真, 为了减小分解过程中产生的端点效应, 将支持向量机(SVM)这一智能算法引入EMD, 提出采用SVM模型解决分解中产生的端点效应问题. 通过支持向量机对其原始数据两端进行延拓, 以获得一个或者多个极大值和极小值. 为了使端点处的延拓变得更加合理, 引入粒子群(PSO)智能算法对支持向量机算法参数进行优化, 使其两个端点处的数据延拓得更加准确, 从而使得三次样条曲线在端点处不会发生大的摆动, 实现EMD分解的固有模态函数(IMF)更加准确可靠. 通过对仿真信号的研究表明, 基于PSO-SVM 方法的延拓方法能够很好地抑制了分解的端点效应.

论文研究-改进的LS-SVM方法在EMD端点效应问题中的应用.pdf

经验模态分解能有效处理非平稳、非线性信号，但在多次采用三次样条插值获取信号上、下包络的过程中容易产生影响分解精度的端点问题。为了抑制经验模态分解中存在的端点效应问题，提出了一种基于最小二乘支持向量机和镜像延拓的端点效应抑制方法。该方法采用最小二乘支持向量机对原始信号序列两端分别向左、右各延拓有限个数据点；用镜像延拓对延拓后的信号序列进行对称延拓处理，将其延拓成一个环形信号序列；对这一环形信号序列进行经验模态分解。通过对仿真信号以及真实脑电信号进行实验分析以及与其他延拓方法的对比，结果表明该方法能够有效抑制端点效应问题，并在抑制端点效应问题方面优于传统的支持向量机和最小二乘支持向量机。

EMD端点效应处理镜像延拓法

镜像延拓法消除EMD中端点效应，可更好地帮助学习理解EMD

对于EMD带端点延拓的MATLAB程序

这是利用极值的镜像延拓技术来解决EMD分解中的端点效应，有的论文中已经证实其有效性。

EMD端点延拓交流-Hilbert-Huang变换改进算法的实现与分析.pdf

EMD端点延拓交流-Hilbert-Huang变换改进算法的实现与分析.pdf 看到坛子里有同学在做EMD方面的东西,端点效应是不可回避的问题,但是又没有人深入交流,我刚接触EMD,正实验各种延拓方法优劣,大家一起来讨论下啊,有好的算法和程序可以一起共享下,就可以少走弯路了啊.qq1030337737

论文研究-一种改善EMD端点问题的方法.pdf

经验模态分解（EMD）是一种先进的数据处理方法，对脑电信号（EEG）等非线性非平稳信号的处理非常有效。但是其在利用三次样条曲线构造上下包络时，端点附近的包络存在严重的摆动。针对该问题，在镜面延拓算法的基础上，提出了二次延拓算法。根据邻近端点的数据计算出该信号在端点处的拟合函数；利用该拟合函数在左右端点各延拓出一个极值点；采用镜面延拓算法对延拓后的信号进行EMD分解。算法考虑了信号端点处的变化趋势，使得端点处的延拓更加合理，从而使三次样条曲线在端点处不会出现大的摆动。仿真结果表明，该算法能有效地对脑电信号进行分解。

论文研究-基于延拓与可变余弦窗的EMD改进算法研究 .pdf

基于延拓与可变余弦窗的EMD改进算法研究，时培明，丁雪娟，对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)中存在的边界效应及端点发散现象随着筛选层次的增加而增加的问题，提出一种利用延拓与可

论文研究-基于SVR的经验模态分解端点延拓改进方法.pdf

针对经验模态分解过程中产生的端点效应问题，提出了将镜像延拓和支持向量回归机相结合的端点延拓改进方法。利用支持向量回归机对原始信号的极值点数据序列两端进行预测，用镜像延拓法确定所预测极值点的位置。该改进方法解决了支持向量回归机对长数据序列预测不准确，以及镜像延拓法对端点不是极值点的短数据序列处理效果不佳等问题。引入六个评价标准，对端点延拓方法的效果进行了分析。结果表明，该改进方法能有效地抑制经验模态分解产生的端点效应。

带端点延拓的EMD和原始EMD的matlab程序

压缩包内有2个M文件，分别是带端点延拓的EMD分解程序和不带端点延拓的EMD分解程序

基于SVR消除EMD端点效应的研究及其在汽轮机油膜涡动故障中的应用

目前,经验模态分解(EMD)广泛应用在信号处理中,但应用过程中不可避免会有端点效应,如果处理不好会"污染"整个数据序列而使所得结果严重失真。对于边界问题的处理采用波形延拓是比较理想的一种方法,利用支持向量回归机(SVR)对原始信号两端进行波形延拓来处理端点效应并应用于汽轮机油膜故障分析中。该方法首先利用SVR分别对波形两端进行延拓,然后对延拓后的信号进行EMD分解,得到结果的中间部分即为原信号的EMD分解结果。实验结果表明,该方法能有效抑制EMD方法的端点效应,得到准确的分析结果。

EMD分解以及边界镜像延拓程序

本程序适用于非线性、非平稳信号，其分解后的imf分量能够较好地抑制端点效应

mina 整合spring

mina 整合spring

论文研究-BP-LCD方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用.pdf

针对局部特征尺度分解（Local Characteristic-scale Decomposition，LCD）方法中严重的端点效应，将BP神经网络应用到信号的延拓中，提出了一种提出基于BP神经网络延拓局部特征尺度分解（BP neural network endpoint extension Local Characteristic-scale Decomposition，BP-LCD）方法。该方法首先利用BP神经网络将待分解信号进行两端预测延拓，然后对延拓后的曲线进行LCD分解。通过仿真信号的分析，验证了该方法可以有效地抑制LCD方法中的端点效应；将该方法应用到实际滚动轴承的故障诊断中，结果表明了该方法的有效性。

论文研究-基于伪布尔函数的n人对策模糊延拓方法.pdf

论文研究-基于伪布尔函数的n人对策模糊延拓方法.pdf,  基于伪布尔函数,给出了不同于传统多重线性延拓和cornet延拓的一种n人对策的模糊延拓方法.由于n人对策中任意的联盟可由它的特征向量来等价的表示,利用伪布尔函数, 将n人对策从集合{0, 1}^{n}延拓到[0,1]^{n}上, 详细讨论了这种模糊延拓的性质,研究它与经典n人对策的Shapley值之间的关系.

EMD算法的matlab程序介绍

EMD算法的matlab程序介绍.