【摘 要】
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经典经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）采用三次样条插值方法进行包络拟和,存在较严重的＂过冲＂现象。在研究该问题已有方法基础上,提出了一种基于最小长度约束的包
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经典经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）采用三次样条插值方法进行包络拟和,存在较严重的＂过冲＂现象。在研究该问题已有方法基础上,提出了一种基于最小长度约束的包络拟合方法,以包络曲线长度最小为目标函数,采用Lagrange求极小值法优化极值点处的导数值,然后采用分段三次Hermite函数插值方法进行包络拟合,得到平滑包络线.实验表明该方法能有效地克服三次样条插值法的＂过冲＂现象和分段抛物线插值法的人为弯折现象,能拟合出更平滑的包络线,使得EMD分解更准确,有效改善
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