ITD(固有时间尺度分解)

资 源 简 介

ITD(固有时间尺度分解)

详 情 说 明

固有时间尺度分解（ITD）是一种针对非平稳时间序列的信号处理方法，能够有效分解复杂信号中的不同尺度成分。该方法通过自适应机制识别信号内在特征，在生物医学信号、机械振动分析等领域具有广泛应用价值。

ITD算法核心包含三个关键模块：最外层的itd函数作为调度入口，根据用户指定的分解类型和参数数量自动匹配处理流程。这种设计提高了代码的复用性和扩展性，允许后续新增其他分解变体时保持接口统一。

边界效应处理模块boundary_conditions专门解决信号端点失真问题，这是所有信号分解方法的共性挑战。该模块可能采用镜像延拓、多项式拟合或数据驱动的方法来抑制边界处的能量泄漏，确保分解结果在整个时间区间内的可靠性。

核心计算模块ItdBaseDecomp实现了分解算法的核心迭代过程，其工作流程通常包括：通过极值点检测确定信号特征尺度，构建基线分量提取算子，然后通过信号与基线分量的差值获取固有旋转分量。这个过程会递归应用于残余信号，直到满足停止准则，最终输出具有物理意义的多个本征模态分量。

该方法的优势在于不需要预设基函数，分解层数由数据自身特征决定，避免了传统方法中人为设定分解层数的主观性。对于存在瞬时频率突变或幅度调制的非平稳信号，ITD相比传统分解方法能更好地保持信号的局部特征。