EMD分析振动信号时的波形匹配延拓

资 源 简 介

EMD分析振动信号时的波形匹配延拓

详 情 说 明

经验模态分解（EMD）在分析振动信号时面临端点效应的挑战，这是由信号边界处的畸变引起的。波形匹配延拓是一种有效缓解该问题的预处理技术。

其核心思路是在信号两端进行智能延拓，使得分解过程中边界处的波形变化更加自然。该方法通过寻找信号内部与端点最相似的波形段，将其作为模板进行边界延展。相比简单的镜像或常数延拓，波形匹配能更好地保持信号本身的振荡特性。

实现过程主要包含三个关键步骤：首先需要计算端点附近波形与信号内部各段的相似度，通常采用相关系数作为度量指标；然后选择相似度最高的内部波形作为匹配段；最后将匹配段按相位对齐后进行延拓。这种数据驱动的方式特别适合处理非线性、非平稳的振动信号。

该方法的优势在于不需要假设信号的统计特性，完全依赖信号自身的局部特征。实践证明，它可以显著减少EMD分解产生的虚假IMF分量，提升后续希尔伯特黄变换的时频分析精度。对于旋转机械故障诊断等应用场景具有重要价值。