杨剑锋， 石戈戈， 周天奇， 高锋阳

(1. 兰州交通大学 自动化与电气工程学院，兰州 730070； 2. 兰州交通大学 光电技术与智能控制教育部重点实验室，兰州 730070)

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)自Huang等[1-2]提出后，由于其在处理非线性、非平稳性信号方面的优越特性，在工程实践和研究领域得到了快速发展。由于该算法相关理论还有待完善，所以在数据分解过程中出现了一些问题，端点效应就是其中很重要的一个[3]，严重影响了结果的准确性和有效性。针对此问题，前后有许多研究人员致力于端点效应抑制算法的研究。其间有很多端点效应抑制算法被提出，由于基于波形匹配的端点延拓算法[4]不仅考虑了端点处的数据变化趋势同时还考虑到了原始波形内部的数据变化，具有很好的端点效应抑制效果，特别在信号规律性较强的情况下，所以在EMD端点效应的抑制方面得到了广泛的应用。波形匹配延拓法抑制端点效应效果的好坏很大程度上取决于波形匹配的精确度和效率，针对此种情况，本文提出了基于自适应序贯相似检测波形匹配延拓的端点效应抑制方法。

1 端点效应及抑制方法

Huang等认为每个复杂的振动均是由若干个单一模态的振动叠加而成，基于这个基本理念，提出了固有模态函数(Intrinsic Mode Function，IMF)的概念和EMD的基本原理。EMD过程实际上就是通过信号极值点，形成上、下包络，再通过反复筛选，按高阶分量到低阶分量的顺序，分解出IMF的过程。正是借助于EMD过程，才使分解得到的IMF在做Hilbert变换后得到的瞬时频率具有物理意义。……