EMD算法是一种非线性分析方法,同时具有对信号自适应的分解能力,能通过度量脑电信号的复杂度来反映脑电的特征。对得到的脑电数据进行预处理后,进行EMD分解从而得到IMF分量和余量。但是脑电信号中仍然包含了无用信息,在使用EMD算法进行分解过程中,无法将噪声信号彻底分解出来。故采用基于相关系数改进的EMD算法,选择与原信
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由于求Q函数需要先求出隐变量的后验概率的期望,因此,这就可以解释为什么EM算法的“通俗”理解角度的E步骤是求隐变量的期望了。 细节二:Q函数与完全数据的对数似然函数的关系 有时候在用EM算法解决某个具体问题的时候,会发现M步骤极大化的居然是完全数据的对数似然函数。这是因为,Q函数虽然是完全数据的对数似然函数...
在EMD过程中,最为关键的就是如何拟合成与原始数据逼近的函数,即构造函数的算法问题。而要想构造较为准确的函数,关键是包络线的选取算法。现有的EMD分解算法一般应用三次样条插值法,虽然能够得到较为理想的结果,但仍然有些偏差,特别是边缘数据(拐点)误差较大。本文系统分析了三次样条插值算法和分段幂函数插值算法的特...
(inertial navigation system, INS)/5G组合导航系统为研究对象, 首先, 针对低成本的惯性传感器信噪比(signal to noise ratio, SNR)较低进而影响组合导航精度的问题, 提出一种改进阈值的清除迭代经验模态分解间隔阈值(clear iterative empir...
为克服原有检测算法在目标和海杂波混叠时检测性能下降的问题,该文提出一种基于分形特性改进的经验模态分解(EMD)目标检测算法。该算法对原始信号经经验模态分解后得到的固有模态函数进行数据重构,再采用快速傅里叶变换获得去噪后的海杂波单元和目标单元的频谱,计算两者的单一Hurst指数,并将其输入非参量检测器中进行目标...
改进的EMD算法及仿真分析
摘要 针对常用时频分析方法的不足,介绍了一种自适应时频分析方法-经验模式分解的基本原理和算法,并对其算法进行了改进。在此基础上,用EMD时频分析方法对永磁同步电机定子绕组匝间短路的电磁转矩信号进行了分析,提取了瞬时频率、幅值等...展开更多 Considering the defect of the common methods for time-frequency ...
【语音去噪】基于matlab GUI谱减法+小波变换+改进的EMD算法语音去噪【含Matlab源码 3551期】 985博士,Matlab领域优质创作者(1)如需代码加腾讯企鹅号,见评论区; (2)代码运行版本 Matlab 2019b (3)其他仿真咨询 1 完整代码包运行+运行有问题可咨询 2 期刊或论文复现; 3 程序定制; 4 科研合作; 知识 校园学习 ...
噪声的干扰,因而严重地限制了该方法的推广。为了解决这一问题,提出了一种改进的EMD方法:在首轮分解 时,采用光滑样条拟合来代替原来的三次样条插值,可避免对噪声成分过度分解,从而极大地减少了噪声成分 的干扰。仿真实验证实了新方法有显著的改进效果;两个实际气候数据序列分解的例子进一步说明了新方法的 ...