向量回归机在处理HHT端点效应中的应用

资 源 简 介

向量回归机在处理HHT端点效应中的应用

详 情 说 明

支持向量回归机（SVR）在处理Hilbert-Huang变换（HHT）中的端点效应问题时展现出独特的优势。端点效应是经验模态分解（EMD）过程中的常见问题，它会导致信号在边界处出现失真现象。通过结合支持向量回归机的预测能力，可以对原始信号进行有效延拓，从而缓解这一问题。

具体实现思路是利用SVR对信号两端进行预测延拓，生成虚拟数据点。这种方法能够保持信号的整体趋势，使得后续的EMD分解更加稳定。相比于传统的镜像延拓或多项式拟合方法，SVR能够更好地适应非线性、非平稳信号的特性，提供更加准确的延拓结果。

该技术的核心在于通过机器学习算法捕捉信号的隐含规律，从而在信号处理过程中减少人为干预，提高自动化程度。这种思路也可扩展至其他需要信号预处理的应用场景。