极限学习机延拓的BS-EMD端点效应抑制算法及应用

来源：计算机工程与应用杂志2017年第7期北京时间：

作者：郭 瑞，樊亚敏

单位：辽宁工程技术大学 电气与控制工程学院，辽宁 葫芦岛 125105

摘要：针对希尔伯特-黄变换过程中经验模态分解出现的端点效应问题，采用极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）算法对原始数据序列分别向左右两端延拓，对扩展后的数据序列用B样条插值函数求其平均曲线，在此基础上进行下一步分解，结束分解后摒弃两端延展的数据，使算法得到优化，起到了抑制端点效应的作用。通过与未经延拓，BP神经网络延拓和支持向量机延拓各项指标的对比分析表明，该算法不仅有效抑制了经验模态分解过程中的端点效应，在预测速度和分解精度上都有一定的优势。将该方法应用于电力系统的谐波分析中，仿真结果表明该方法能有效抑制EMD的端点效应，更好地分解出谐波中含有的不同频率谐波分量。

关键词：希尔伯特-黄变换,经验模态分解,端点效应,极限学习机,B样条插值,谐波分析