文件名称:
HHT基于GRilling的极值镜像延拓边界处理方法的改进-emd_Rilling_paracon.txt
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文件大小: 11kb
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上传时间: 2019-08-12
详细说明： HHT基于GRilling的极值镜像延拓边界处理方法的改进-emd_Rilling_paracon.txt 之前看到《希尔伯特-黄变换方法的改进》中提出“平行延拓”的方法来对端点效应问题进行改善处理： “利用端点处附近的两个相邻极值点（一极大值，以极小值）处斜率相等这一特性，认为在边端处定义出两个极值点，分别连接相邻的极大值与极小值，对包络线进行拟合”。（在线时间不够，图片只能上传附件） 1.jpg 上图为第一个极值是极小值与最后一个极值是极大值的情况，其他三种情况类似。 针对图2中的情况，G.Rilling方法（1）若第一个采样值小于第一个极大值，则以第一个极小值点所在 时间点镜像延拓； （2）若第一个采样值大于第一个极小值，则以第一个采样点所在时间点镜像延拓。本人欲结合两种方法，进行镜像延拓，例如情况（2）中，用平行延拓方法预测得到一个极小值点，镜像延拓后样条拟合再求均值。 通过仿真信号发现并没有很好的改善端点效应问题，想请教论坛的朋友们，是本人理解有错还是程序有问题。 相对G.Rilling的程序修改的部分直接贴出来。 % boundary conditions for interpolations : %%%插值的边界条件 if indmax < indmin%第一个极值点是极大值 if m > m)%如果第一个采样点大于第一极小值点，以第一个极大值为对称中心 lmax = fliplr)); lmin = fliplr)); lsym = indmax; else%如果第一个采样点小于第一个极小值点，则认为第一个采样点为极小值点，以第一个采样点的预测点为对称中心 lmax = [fliplr)),1]; lmin = [fliplr)),1]; lsym = 1; end else%第一个极值点是极小值 if m < m)%以第一个极小值为对称中心 lmax = fliplr)); lmin = fliplr)); lsym = indmin; else%以第一个采样点为对称中心 lmax = [fliplr)),1]; lmin = [fliplr)),1]; lsym = 1; end end %%%末尾序列与开头序列类似 if indmax < indmin%最后一个极值是极小值 if m < m)%最后一个采样点小于最后一个极大值点，以最后一个极小值点为对称中心 rmax = fliplr:end)); rmin = fliplr:end-1)); rsym = indmin; else%最后一个采样点大于最后一个极值点，认为该点为极大值点，以该点的预测点为对称中心 rmax = [lx,fliplr:end))]; rmin = [lx,fliplr:end))]; rsym = lx; end else if m > m) rmax = fliplr:end-1)); rmin = fliplr:end)); rsym = indmax; else rmax = [lx,fliplr:end))]; rmin = [lx,fliplr:end))]; rsym = lx; end end %%%将序列根据中心对称镜像延拓到两边 tlmin = 2*t-t; tlmax = 2*t-t; trmin = 2*t-t; trmax = 2*t-t; % in case symmetrized parts do not extend enough %%%如果对称的部分没有足够的极值点 if tlmin > t || tlmax > t%对折后的序列没有超出原序列的范围 if lsym == indmax lmax = fliplr)); else lmin = fliplr)); end if lsym == 1%以第一个采样点为对称中心镜像，但对折后的序列不超出原序列的范围的这种情况不应该出现，若出现，则程序中止 error end lsym = 1;%直接以第一采样点为对称中心取镜像 tlmin = 2*t-t; tlmax = 2*t-t; end %%%序列末尾情况与序列开头类似 if trmin < t || trmax < t if rsym == indmax rmax = fliplr:end)); else rmin = fliplr:end)); end if rsym == lx error end rsym = lx; trmin = 2*t-t; trmax = 2*t-t; end %%%延拓点上的取值 mlmax =m; mlmin =m; mrmax =m; mrmin =m; tmin = [tlmin t trmin]; tmax = [tlmax t trmax]; mmin = [mlmin m mrmin]; mmax = [mlmax m mrmax]; if indmaxm)%第一个采样值大于第一个极大值，需要预测一个极大值 slope=)-m)/-1); b=m)-slope*indmin; y2_lpred=slope b; mmin)=y2_lpred; end end %%%序列末尾情况与开头情况类似 if indmaxm) slope=-m))/); b=x)-slope*indmin; y1_rpred=slope*lx b; mmin length) 1)=y1_rpred; end else if m
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