应《网络安全法》要求，自2017年10月1日起，未进行实名认证将不得使用互联网跟帖服务。为保障您的帐号能够正常使用，请尽快对帐号进行手机号验证，感谢您的理解与支持！

24小时热门版块排行榜    

小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 信息科学 » 通信科学 » EMD分解的端点延拓图怎么看？
91/1返回列表
查看: 2042  |  回复: 8
只看楼主@他人 存档 新回复提醒 (忽略) 收藏    在APP中查看

cwhe_10

新虫 (小有名气)

[求助] EMD分解的端点延拓图怎么看？已有2人参与

论文的图如下：
EMD分解的端点延拓图怎么看？
EMD端点延拓.PNG

问题：原始序列长度小于100，而基于Lyapunov指数延拓和其它端点处理办法的序列长度达到300，这个怎么理解呢？是否需要对延拓后的序列进行削减，如果是，如何操作呢？
回复此楼

» 收录本帖的淘帖专辑推荐

经验之谈

» 猜你喜欢

» 本主题相关价值贴推荐，对您同样有帮助:
1楼2015-06-16 09:41:12
已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖

小熊猫上茶馆

金虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
EMD在处理信号过程中会有一些问题，比如端点效应，IMF分量的选取判据问题。其中解决端点效应的方法之一就是对信号进行拓延，现在回答你的两个问题：
1。信号拓延不是任意给值，你的这个图里应该是采用预测算法，对信号的两端值进行预测，以此来增加信号长度，实现信号的拓延
2。拓延后的信号直接进行分解即可，无需削减，如果你削减了那还拓延做什么，怎么解决端点效应
赞一下(1人) 回复此楼
大胆假设，小心求证。
2楼2015-06-16 14:41:24
 已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖

cwhe_10

新虫 (小有名气)
引用回帖:
2楼: Originally posted by 小熊猫上茶馆 at 2015-06-16 14:41:24
EMD在处理信号过程中会有一些问题，比如端点效应，IMF分量的选取判据问题。其中解决端点效应的方法之一就是对信号进行拓延，现在回答你的两个问题：
1。信号拓延不是任意给值，你的这个图里应该是采用预测算法，对 ...

1.问题是延拓后的序列同样存在端点效应吧？
2.问题是我做的是对含噪声信号进行预测，然而如果用上述延拓方法的话，就相当于对含噪声信号进延拓，那么延拓后的信号，再进行EMD分解去噪，对我的预测数据有效果吗？
赞一下 回复此楼
3楼2015-06-16 20:04:12
 已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖

zhxh1997

木虫 (正式写手)

满世界飞呀

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
仅凭你给的这点信息不太好回答你的问题。请把原论文题目，期刊名，卷号说一下吧。看看后再跟你探讨探讨。
赞一下 回复此楼
图形，图像，视觉，信号处理，机器学习等欢迎交流！跟我交流时请把问题描述清楚，不要太笼统。
4楼2015-06-17 21:32:10
 已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖

cwhe_10

新虫 (小有名气)
引用回帖:
4楼: Originally posted by zhxh1997 at 2015-06-17 21:32:10
仅凭你给的这点信息不太好回答你的问题。请把原论文题目，期刊名，卷号说一下吧。看看后再跟你探讨探讨。

我看的是书，杨永锋著的《经验模态分解在振动分析中的应用》，里面解决端点问题都是用基于Lyapunov指数预测解决，从而扩宽了序列的长度，既然长度扩宽了的话，那么我还有必要在对原始序列进行预测吗？
赞一下(1人) 回复此楼
5楼2015-06-17 22:59:17
 已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖

zhxh1997

木虫 (正式写手)

满世界飞呀

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★
cwhe_10: 金币+5, ★★★★★最佳答案 2015-06-21 12:13:04
引用回帖:
5楼: Originally posted by cwhe_10 at 2015-06-17 22:59:17
我看的是书，杨永锋著的《经验模态分解在振动分析中的应用》，里面解决端点问题都是用基于Lyapunov指数预测解决，从而扩宽了序列的长度，既然长度扩宽了的话，那么我还有必要在对原始序列进行预测吗？...

没读过这本书。我现在所在的地方买不了，在网上也买不了。
我不知道这本书是怎么解释延拓必要性的。现就我的经验来回答你的问题。

首先要理解为什么要进行信号延拓。EMD所分解的IMF在两端是不太可靠的，随着分解的步骤增加，其误差会从两端传播到中间去。就你给的例子，对(0,100)之间的信号而言，误差很快就传播到中间去了。在两端延拓后，对[-100,200]的信号进行分解，其两端处分解后当然也有误差，但等这些误差传播到(0,100)的范围之前分解已经完毕。注意： 误差越传越小，已经没有误差可以传到中间去。然后取所有IMF的(0,100)范围的数据，这些数据比不延拓的分解结果要来得可靠。这就是端点延拓的意义。

看你的回复，觉得你是不是好像没有吃透EMD？
上述例子是用Lyapunov指数预测对原始信号来进行两端延拓，然后对延拓后的信号进行EMD分解。注意不是对分解后的IMF进行延拓。

》既然长度扩宽了的话，那么我还有必要在对原始序列进行预测吗？
不知道你这句话是什么意思。是用预测来进行拓宽的。已经拓宽了，为何还要预测？预测什么？

除了端点效应外，求信号包络有时也会出问题。上述例子是理想的sin信号，不存在这个问题。但如果是某真实信号，比如某自然图像的某一行，信号较复杂时，求包络时要小心，要给予足够的重视。

不知我的回答是否对你有帮助？如果还不明白的话，把邮箱告诉我。
赞一下(3人) 回复此楼
图形，图像，视觉，信号处理，机器学习等欢迎交流！跟我交流时请把问题描述清楚，不要太笼统。
6楼2015-06-19 22:17:07
 已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖

cwhe_10

新虫 (小有名气)
引用回帖:
6楼: Originally posted by zhxh1997 at 2015-06-19 22:17:07
没读过这本书。我现在所在的地方买不了，在网上也买不了。
我不知道这本书是怎么解释延拓必要性的。现就我的经验来回答你的问题。

首先要理解为什么要进行信号延拓。EMD所分解的IMF在两端是不太可靠的，随着分 ...

我明白了，谢谢师姐！可是又有新的问题了，数据本身含有噪声，而EMD基于最大Lyapunov指数预测来解决端点问题，这个是不是本身预测（端点延拓）就不是很准确呢？因为对数据去噪后预测精度才高呀？还没去噪就开始预测，这个应该会解决部分端点问题！
赞一下(1人) 回复此楼
7楼2015-06-21 12:12:41
 已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖

小熊猫上茶馆

金虫 (正式写手)
引用回帖:
7楼: Originally posted by cwhe_10 at 2015-06-21 12:12:41
我明白了，谢谢师姐！可是又有新的问题了，数据本身含有噪声，而EMD基于最大Lyapunov指数预测来解决端点问题，这个是不是本身预测（端点延拓）就不是很准确呢？因为对数据去噪后预测精度才高呀？还没去噪就开始预测 ...

楼主首先你要明白EMD是一种时频分析方法，EMD处理后得到的各个IMF分量频率是不同的，也就是说原始信号当中含有多个频率成分，而EMD是将这些频率成分分离开，这些频率包含有用信号的频率以及噪声频率。
按照楼主所说的，去噪以后再进行端点拓延EMD分解就没有什么意义了，因为信号当中的频率只剩有用信号了。
而且之前那个师姐已经回复你了，其实对于拓延的部分分解的怎样并不重要，重要的是你中间的那100个数据点。建议楼主还是仔细看一下EMD的理论部分吧，感觉你还是没明白EMD是怎么一回事，楼主需要补充一些信号处理的理论基础。
赞一下(1人) 回复此楼

» 本帖已获得的红花（最新10朵）

cwhe_10
大胆假设，小心求证。
8楼2015-06-23 09:28:39
 已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖

cwhe_10

新虫 (小有名气)
送红花一朵
引用回帖:
8楼: Originally posted by 小熊猫上茶馆 at 2015-06-23 09:28:39
楼主首先你要明白EMD是一种时频分析方法，EMD处理后得到的各个IMF分量频率是不同的，也就是说原始信号当中含有多个频率成分，而EMD是将这些频率成分分离开，这些频率包含有用信号的频率以及噪声频率。
按照楼主所 ...

谢谢师兄！我这个星期就好好弄弄！
赞一下(1人) 回复此楼
9楼2015-06-23 11:39:05
 已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖
相关版块跳转 我要订阅楼主 cwhe_10 的主题更新
91/1返回列表
普通表情 龙 兔 虎 猫
信息提示
关闭
请填处理意见
关闭