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通过经验模态分解消除条纹图案的波动
通过经验模态分解消除条纹图案的波动
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通过经验模态分解消除条纹图案的波动
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由Huang提出的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法是一种数据驱动的自适应非线性时变信号分析方法,可以把数据分解成具有物理意义的少数几个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量。然而模态混叠会导致错假的时频分布,使IMF失去物理意义,严重影响了EMD分解的准确性与实用性。分别针对一维和多维EMD抑制模态混叠,总结归
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