学术论文

      部分集成局部特征尺度分解:一种新的基于噪声辅助数据分析方法

      Partly Ensemble Local Characteristic-Scale Decomposition:A New Noise Assisted Data Analysis Method

      摘要:
      局部特征尺度分解(Local Characteristic-Scale Decomposition,LCD)是最近提出的一种类似于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的非平稳信号分析方法.为解决LCD方法的模态混淆问题,论文首先提出了基于噪声辅助分析的集成局部特征尺度分解方法(Ensemble LCD,ELCD).然而,ELCD有类似于总体平均经验模态分解(Ensemble EMD,EEMD)和互补总体平均经验模态分解(Complementary,CEEMD)的固有缺陷,在此基础上,同时结合最近提出的随机性检测方法——排列熵(Permutation Entropy,PE),论文提出了部分集成局部特征尺度分解(Partly Ensemble LCD,PELCD)方法.仿真数据分析表明,论文提出的PELCD方法不仅能够有效地抑制LCD分解的模态混淆,而且在抑制伪分量的产生以及分量精确性等方面要优于CEEMD和ELCD方法.
      Author: ZHENG Jin-de CHENG Jun-sheng YANG Yu
      作者单位: 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,湖南长沙,410082
      刊 名: 电子学报 ISTICEIPKU
      年,卷(期): 2013, 41(5)
      分类号: TN911.23
      机标分类号: TN9 TP3
      在线出版日期: 2013年8月1日
      基金项目: 国家自然科学基金,湖南省自然科学基金