基于遗传算法与支持向量机的EMD改进算法

作     者：张兢 杨超 曾建梅 李冠迪 ZHANG Jing;YANG Chao;ZENG Jian-mei;LI Guan-di

作者机构：重庆理工大学电子信息与自动化学院重庆400054 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11242006) 重庆市科技创新能力建设计划项目(CSTC2013kjrc-tdjs40012) 

出 版 物：《重庆理工大学学报（自然科学）》 (Journal of Chongqing University of Technology：Natural Science)

年 卷 期：2015年第29卷第11期

页      码：101-105页

摘      要：针对传统经验模态分解的端点效应问题,提出了一种适用于脉搏信号分解的基于遗传算法和支持向量机的经验模态分解改进算法。该方法运用支持向量机对时间序列的两端进行延拓,并引入遗传算法使得延拓更加合理,分解结果的频率更加单一。仿真和对脉搏信号分析的实验结果表明:该方法能够有效抑制端点效应。

主 题 词：遗传算法 支持向量机 经验模态分解 端点效应 脉搏信号 

学科分类：08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1674-8425(z).2015.11.017

馆 藏 号：203617173...