基于高斯过程的改进经验模态分解及应用

作     者：闻时光 王斐 吴成东 张育中 WEN Shi-guang;WANG Fei;WU Cheng-dong;ZHANG Yu-zhong

作者机构：东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室黑龙江哈尔滨150001 

出 版 物：《东北大学学报（自然科学版）》 (Journal of Northeastern University(Natural Science))

年 卷 期：2011年第32卷第4期

页      面：468-471页

核心收录：

学科分类：080503[工学-材料加工工程] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60705031) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20070145105) 机器人技术与系统国家重点实验室(哈尔滨工业大学)开放课题基金资助项目(SKLRS200711) 

主　　题：经验模态分解 高斯过程 插值 步态识别 

摘      要：传统Hilbert-Huang变换(HHT)的经验模态分解算法是基于3次样条插值的包络线计算方法,存在过冲及边界效应等缺点.针对传统经验模态分解算法求解包络线存在的问题,提出了基于高斯过程回归的改进包络线插值方法.并且讨论了如何优化高斯过程参数,提高了泛化能力及包络线的插值精度,较好地改进了HHT的虚假频率和端点效应问题.通过处理步态数据的试验表明,采用高斯过程方法可以较好地改进HHT存在的虚假频率和端点效应问题,减小了固有模态函数的失真.