%0 Journal Article
%A 黎恒1
%A 李智2
%A 3
%A 莫玮1
%T 低采样率下经验模态分解性能提升研究
%D 2016
%R 
%J 振动与冲击
%P 185-190
%V 35
%N 17
%X 经验模态分解(EMD)使用信号极值点的位置和取值信息进行分解，对采样率有较高的要求。针对EMD在低采样率下性能降低的现象，提出一种基于B样条拟合的信号局部均值计算方法。首先提取信号极值点出现的时刻作为尺度，然后通过对极值点时刻进行重新采样构造B样条节点，最后应用B样条最小二乘拟合方法直接计算局部均值。与EMD方法相比，本文方法不需要信号极值点的准确位置和取值，因此不容易受到低采样率的影响。对平稳信号和非平稳信号的仿真结果表明，该方法能在接近奈奎斯特频率的低采样率下获得较高的性能。与基于插值的解决方案相比，该方法的分离性能更好。<br>
%U https://jvs.sjtu.edu.cn/CN/abstract/article_5938.shtml