吴 静，吴 立，孙 苗，路亚妮，韩燕华

(1.湖北工程学院 土木工程学院，孝感 432000；2.中国地质大学(武汉)工程学院，武汉 430074；3.湖北国土资源职业学院 环境与工程学院，武汉 430090)

经验模态分解[1](Empirical Mode Decomposition，EMD)是一种根据爆破地震波信号本身特性进行分解的自适应算法，在爆破地震波信号时频分析中得到了广泛的应用。解决爆破地震波信号在分解时产生的端点效应问题，可有效提高EMD的分解精度[2]，得到反映真实爆破特性的固有模态函数(Intrinsic Mode Function，IMF)[3]。

爆破地震波信号通过EMD得到IMF需要进行多次筛选，筛选的本质是根据信号全部极大值点确定的上包络线，和全部极小值点确定的下包络线计算信号的局部均值。但信号的端点不可能同时处于极大值或极小值，且存在信号的端点不一定是极值点的情况，因此上、下包络线在端点处会产生发散的现象，使得EMD的结果失真[4-6]。一维信号存在开始和结束节点；二维图像存在边界，无论是一维信号的开始和结束节点还是二维图形的边界，在进行处理的时候都会受到影响，因此可以说绝大多数算法都存在端点效应[7]。为了缓解EMD固有的端点效应问题，有学者们提出了极值延拓法[8]、多项式拟合法以及端点镜像法等方法[9,10]，上述方法多关注信号端点处的局部变化趋势，欠缺对信号全局进行考虑；也有学者提出考虑信号全局关联性而弱化信号端点变化趋势的方法[11]。

针对以上研究现状，本文提出了一种基于边界局部特征尺度自适应匹配延拓(BLCS-AME)的EMD端点效应抑制法，该方法可同时考虑信号在端点处的局部变化趋势和原始信号本身的全局特性。……