连续跳变与模式分解
信号处理
2025-04-24 v2
摘要
我们提出了一系列全数据驱动的变分方法，称为连续跳变与模式分解（SJMD）及其多变量扩展版连续多变量跳变与模式分解（SMJMD），用于将非平稳信号依次分解为幅度-频率调制（AM-FM）振荡和跳变分量。与现有方法不同，后者将振荡模式和跳变 discontinuity 分开处理，通常需要预先知道分量数量（K），而实际中难以获得——我们的方法采用连续优化方案，联合处理 AM-FM 振荡和跳变 discontinuity，且无需预先定义 K。在合成数据和真实数据集上的经验评估表明，所提算法在准确性和计算效率方面均优于当前最先进的方法。
引用
@article{arxiv.2504.08453,
title = {Successive Jump and Mode Decomposition},
author = {Mojtaba Nazari and Anders Rosendal Korshøj and Naveed ur Rehman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.08453},
year = {2025}
}
备注
Submitted to EUSIPCO 2025. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2407.07800