基于HMM校正与神经网络延拓的EMD端点效应抑制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于HMM校正与神经网络延拓的EMD端点效应抑制方法，该方法包括以下步骤：A、利用传感器获得信号；B、利用神经网络延拓算法对信号端点内部分已知数据进行估计，计算估计误差，并对端点外数据进行预测；C、利用HMM算法对估计误差建立模型，利用模型的参数预测所用的延拓算法的延拓误差；D、利用预测误差数据对延拓数据进行校正获得最终延拓数据；E、对延拓后的信号进行经验模式分解，抛弃两端延拓数据，得到原信号的IMF分量；F、通过分析端点抑制后的IMF分量提取信号特征。本发明专利技术可以对神经网络延拓算法进行校正，降低数据延拓方法存在的误差，有效的抑制经验模式分解的端点效应。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种基于HMM校正与神经网络延拓的EMD端点效应抑制方法，该方法包括以下步骤：A、利用传感器获得信号；B、利用神经网络延拓算法对信号端点内部分已知数据进行估计，计算估计误差，并对端点外数据进行预测；C、利用HMM算法对估计误差建立模型，利用模型的参数预测所用的延拓算法的延拓误差；D、利用预测误差数据对延拓数据进行校正获得最终延拓数据；E、对延拓后的信号进行经验模式分解，抛弃两端延拓数据，得到原信号的IMF分量；F、通过分析端点抑制后的IMF分量提取信号特征。本专利技术可以对神经网络延拓算法进行校正，降低数据延拓方法存在的误差，有效的抑制经验模式分解的端点效应。【专利说明】基于H圖校正与神经网络延拓的EMD端点效应抑制方法
本专利技术涉及信号处理
,特别涉及一种基于HMM (hidden markov modle,隐马尔科夫)校正和神经网络延拓的经验模态分解的端点效应抑制方法。
技术介绍
经验模态分解(empiricalmode decomposition,简称EMD)由 N.E.Huang提出后，因其优异的时频分析能力被广泛应用到各种信号本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于HMM校正和神经网络延拓的EMD端点效应抑制方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：A、利用传感器采集获得振动信号；B、利用神经网络延拓算法对信号端点内部分已知数据进行估计，计算估计误差，并对端点外数据进行预测；C、利用HMM算法对估计误差建立模型，利用模型的参数预测所用的延拓算法的延拓误差；D、利用预测误差数据对延拓数据进行校正获得最终延拓数据，利用得到的预测误差序列对预测延拓序列进行校正，校正公式为：Y^t=y^t+e^t其中为经HMM校正后的延拓序列，t为时间；E、对延拓后的信号进行经验模式分解，抛弃两端延拓数据，得到原信号的IMF分量；F、通过分析端点抑制后分解的IMF分量提取...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：孟宗，闫晓丽，樊凤杰，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：