作者：黎恒 李智 莫玮 张绍荣经验模态分解模态混叠b样条拟合时频分析信号分解
摘要：经验模态分解（EMD）作为时频分析的经典算法,已经得到广泛的应用。然而,其分解质量容易受到噪声等干扰的影响,产生模态混叠问题。本文针对经验模态分解中因噪声存在的模态混叠问题,提出一种自适应的预处理方法。首先对输入信号进行B样条最小二乘拟合,消除了噪声的影响后,再进行EMD分解。为提高算法的自适应性,提出了一种基于极值点出现时刻的节点选取方法。对线性信号与非线性信号的仿真实验表明该方法有较高的分解精度;与聚合经验模态分解方法（EEMD）的分析对比结果表明该方法能很好地抑制噪声引起的模态混叠。
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