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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？
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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？
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1楼 2015-06-16 09:41:12
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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。
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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
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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
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大胆假设，小心求证。
2楼2015-06-16 14:41:24
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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
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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。
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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
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