期刊文章详细信息
采用镜像延拓和RBF神经网络处理EMD中端点效应 ( EI收录)
Suppression of End-Effect in Empirical Mode Decomposition by Mirror Extension and Radial Basis Function Neural Network Prediction
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]兰州理工大学防震减灾研究所,兰州730050 [2]同济大学土木工程防灾国家重点实验室,上海200092
基 金:甘肃省科技攻关资助项目(编号:2GS057-A52-008)
年 份:2010
卷 号:30
期 号:4
起止页码:414-417
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:在分析经验模态分解端点效应出现原因的基础上,采用镜像延拓法和径向基函数神经网络预测法对端点效应进行了研究,并对一组数值仿真信号和12层钢筋混凝土框架模型振动台试验实测得到的加速度信号进行了边界处理和经验模态分解。算例结果表明,这两种方法基于边界两端预测数据,都可以有效抑制端点效应对分析信号的影响,提高经验模态分解的效果。另外,对于复杂信号仅采用径向基函数神经网络延拓原始信号,对抑制端点效应的效果不很明显,而对复杂信号经滤波后先利用径向基函数神经网络预测、再利用镜像延拓进行处理,则可以明显抑制端点效应的影响。
关 键 词:信号处理 经验模态分解 端点效应 镜像延拓 径向基函数神经网络
分 类 号:O329] TN911.7[力学类]
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