遗传算法在EMD虚假分量识别中的应用

来源：计量学报杂志2015年第4期北京时间：

作者：宋娜,石玉,周克印

单位：南京航空航天大学自动化学院, 江苏 南京 210016

摘要：针对EMD（经验模态分解）产生虚假分量这一问题,将遗传算法和K-L散度相结合,对虚假分量进行研究。该方法是先将原始信号进行EMD得到固有模态分量（IMF）;将遗传算法和基于均方积分误差的窗宽最优化原则相结合,分别对原始信号和各个IMF分量优化选取窗宽;然后运用核密度估计方法分别得到它们的概率密度函数估计;最后计算原始信号与IMF分量之间的K-L散度值,设定K-L阈值,将K-L散度值大于阈值的IMF分量去除。实验证明,该方法能准确而又快速地获得实验数据的窗宽,虚假成分与真实分量的K-L值有明显差别,根据设定的阈值能准确识别虚假分量。

关键词：计量学; 虚假分量; EMD; K-L散度; 遗传算法; 窗宽

基金资助：国家科技支撑计划（2012BAA01B00）;中央高校基本科研业务费专项资金（NS2012090）