基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法

来源：电子与信息学报杂志2015年第10期北京时间：

作者：蔡念, 黄威威, 谢伟, 叶倩, 杨志景

摘要：经验模式分解(EMD)及其改进算法作为实用的信号处理方法至今仍然缺少严格的数学理论。该文尝试从数学理论上分析集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解的重构误差，推导了总体残留噪声的计算公式。针对自适应噪声集合经验模式分解在每一层固有模态分量上仍然存在残留噪声的问题，在分解过程中添加成对的正负噪声分量，提出一种基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法。实验结果表明，相比于集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解，所提的方法能够明显地减少每一层固有模态分量中残留的噪声，拥有较好的信号重构精度和更快的分解速度。

关键词：经验模式分解, 集合经验模式分解, 自适应噪声集合经验模式分解, 模态混叠

基金资助：国家自然科学基金(61001179, 61471132)，东莞市产学研合作项目(2013509104105)和广州市产学研协同创新重大专项(201508010001)