用于高维非平稳信号分解的多维迭代滤波方法
数值分析
2015-07-28 v1
摘要
迭代滤波（IF）是经验模态分解（EMD）算法用于分解非平稳和非线性信号的一种替代技术。最近在文献 [1] 中，IF 已被证明对任意 信号均收敛，且其稳定性也通过示例得到了展示。此外，文献 [1] 引入了所谓的 Fokker-Planck (FP) 滤波器。它们在每一点处均光滑且具有紧支撑。基于这些结果，本文引入了多维迭代滤波（MIF）技术，用于非平稳高维信号的分解与时频分析。我们还提出了 FP 滤波器向更高维度的扩展。我们展示了配备高维 FP 滤波器的 MIF 算法在应用于二维信号分解时的良好性能。[1] A. Cicone, J. Liu, and H. Zhou, Adaptive local iterative filtering for signal decomposition and instantaneous frequency analysis, arXiv:1411.6051, 2014.
引用
@article{arxiv.1507.07173,
title = {Multidimensional Iterative Filtering method for the decomposition of high-dimensional non-stationary signals},
author = {Antonio Cicone and Haomin Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1507.07173},
year = {2015}
}