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EMD分解的端点延拓图怎么看？ 已有2人参与
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论文的图如下： 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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zhxh1997
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【答案】应助回帖
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cwhe_10: 金币+5, ★★★★★最佳答案 2015-06-21 12:13:04
cwhe_10: 金币+5, ★★★★★最佳答案 2015-06-21 12:13:04
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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。 |
6楼2015-06-19 22:17:07
2楼2015-06-16 14:41:24
3楼2015-06-16 20:04:12
zhxh1997
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4楼2015-06-17 21:32:10
