近来年,经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)以其优异的自适应性获得广泛关注,但端点效应影响了信号分解的性能并使结果失真.针对现有的抑制算法受限于延拓准确性或运算效率,难以快速给原序列添加更符合内部信息和端点特征的极值点的问题,提出了基于回声状态网络(Echo State Network,ESN)延拓与隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)修正的端点效应处理方法(ESN-HMM).首先借用复杂度较小、训练简单且准确性较高的ESN网络对原序列进行初步预测,然后通过经典的统计方法HMM对误差序列进行建模和估计,最后将初步预测值与估计误差相结合得到校正后的延拓序列.仿真和实验结果表明,经过ESN-HMM处理的EMD方法能够有效提取出信号幅值和频率的时变特征,为旋转机械的信号处理和故障诊断提供了前提条件.
经验模态分解 端点效应 回声状态网络 隐马尔科夫模型 振动信号