极值平均、边界特征尺度延拓、极值延拓、基于ISBM延拓、平行延拓、镜像延拓等多个MD端点效应算法

资 源 简 介

极值平均、边界特征尺度延拓、极值延拓、基于ISBM延拓、平行延拓、镜像延拓等多个MD端点效应算法

详 情 说 明

EMD（经验模态分解）是信号处理中常用的时频分析方法，但在处理有限长度信号时会遇到端点效应问题，导致分解结果在信号两端出现失真。针对这一问题，研究者们提出了多种延拓算法来改善边界处理效果：

极值平均法：通过计算信号端点的局部极值平均值来预测边界外的信号走势，适合平稳信号。 边界特征尺度延拓：利用信号边缘的瞬时频率特征进行自适应延拓，保留局部振荡特性。 极值延拓：直接复制端点附近的极值点向外延伸，简单但可能引入突变。 ISBM延拓：基于改进的相似度匹配（ISBM）寻找信号内部相似段进行边界预测，抗噪性较好。 平行延拓：将端点处的局部趋势线平行外推，适合具有明显趋势项的信号。 镜像延拓：以端点为对称轴镜像反射内部信号段，能保持波形连续性但对非对称信号效果有限。

实际应用中需根据信号特性选择算法——高频振荡信号适合特征尺度延拓，平稳信号可用极值平均，而ISBM延拓在复杂工况下表现稳健。这些方法的核心思想都是通过合理预测边界外信号行为，降低EMD分解在端点的模态混叠问题。