基于互相关匹配端点延拓局部特征尺度分解

资 源 简 介

基于互相关匹配端点延拓局部特征尺度分解

详 情 说 明

局部特征尺度分解（LCD）是一种基于信号极值点信息进行迭代筛分的方法，但在实际应用中，信号端点可能并非极值点，导致分解过程中产生虚假成分。这些虚假成分会逐渐向信号内部扩散，形成端点效应，最终影响分解结果的准确性。

为了解决这一问题，CELCD方法通过互相关匹配技术分析信号端点附近的数据规律，对原始信号的波形进行合理延拓。这种延拓并非简单的数据复制或镜像处理，而是基于信号本身的统计特性，确保延拓后的波形与原始信号在统计特性上保持一致。通过这种方式，端点效应被转移到延拓后的虚拟段上，而原始信号的分解过程则不受干扰，从而有效抑制了端点效应带来的失真问题。

CELCD的核心在于其互相关匹配策略，该策略能够捕捉信号端点的局部特征，并据此生成符合信号整体规律的延拓数据。相比传统的端点处理方法，CELCD更注重信号的局部与全局统计特性的一致性，从而在保持分解精度的同时，显著提升了方法的鲁棒性。