高级搜索

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于多尺度极值的一维信号趋势项快速提取方法研究

杨达 王孝通 徐冠雷

杨达, 王孝通, 徐冠雷. 基于多尺度极值的一维信号趋势项快速提取方法研究[J]. 电子与信息学报, 2013, 35(5): 1208-1214. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00960
引用本文: 杨达, 王孝通, 徐冠雷. 基于多尺度极值的一维信号趋势项快速提取方法研究[J]. 电子与信息学报, 2013, 35(5): 1208-1214. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00960
Yang Da, Wang Xiao-Tong, Xu Guan-Lei. Research on 1D Signal Fast Trend Extracting via Multi-scale Extrema[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2013, 35(5): 1208-1214. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00960
Citation: Yang Da, Wang Xiao-Tong, Xu Guan-Lei. Research on 1D Signal Fast Trend Extracting via Multi-scale Extrema[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2013, 35(5): 1208-1214. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00960

基于多尺度极值的一维信号趋势项快速提取方法研究

doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00960
基金项目: 

国家自然科学基金(60975016, 61002052, 61250006)资助课题

Research on 1D Signal Fast Trend Extracting via Multi-scale Extrema

  • 摘要: 现有1维信号趋势项提取算法效率低、并且缺乏适应性和灵活性。该文提出基于多尺度极值的1维信号趋势项快速提取方法,充分利用时间序列信号极值点信息,建立信号极值点的二叉树结构,避免了传统经验模式分解(EMD)方法逐层筛选求取内蕴模式函数(IMF)分量的耗时过程,在获得与现有方法趋势项提取精度相当的情况下,极大地提高了计算速度,并且可以直接提取不同层次的趋势。仿真和实际数据实验结果表明:与传统EMD趋势分解方法和趋势滤波方法相比较,计算速度可提高1到2个数量级。
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  2100
  • HTML全文浏览量:  48
  • PDF下载量:  1391
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2012-07-23
  • 修回日期:  2012-12-28
  • 刊出日期:  2013-05-19

目录

    /

    返回文章
    返回

    官方微信,欢迎关注