采用RBF和BP神经网络处理EMD分解过程中端点效应
郭云喜，张洁
（西南交通大学 机械工程学院，四川 成都 610031）
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BP和径向基函数神经网络预测法对端点效应进行研究。在实验中，通过延长信号的采样时间，使端点的数据延长，从而抑制EMD分解时产生的端点效应。同时为了比较两种数据延长方法的效果，分别将延长后的数据进行EMD分解。实验结果表明，这两种都可以有效抑制端点效应对分析结果产生的影响，提高经验模态分解的效果。
关键词：经验模态分解（EMD）；端点效应；RBF神经网络预测；BP神经网络
中图分类号：TP183 文献标识码：A 文章编号：1006－0316 (2012) 08－0018－04
Using RBF and BP neural network processing EMD decomposition of end effects
GUO Yun-xi，ZHANG Jie
（School of Mechanical Engineering，Southwest JiaoTong University，Chengdu 610031，China）
Abstract：On the analysis of empirical mode decomposition end effect appeared on the foundation of the reason, using BP and radial basis function neural network prediction method for the endpoint effect research. In the experiment, suppress the ending effect to inhibit end effect of EMD decomposed, by extending the signal sampling time. At the same time in order to compare two data extension method effect, respectively, will extend the data after EMD decomposition, which will extend the data after EMD decomposition. The experimental results show that, the two can effectively inhibit the endpoint effect on analysis results of impact, improved empirical mode decomposition effect.
Key words：empirical mode decomposition (EMD)；ending effect；radial basis function (RBF) neural network prediction；back propagation (BP) neural network prediction———————————————
收稿日期：2012－02－23
作者简介：郭云喜（1985－），男，硕士研究生，湖南衡阳人，主要研究方向为信号处理；张洁（1975－），女，副教授，四川成都人，主要研究方向为振动和信号处理。
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