基于高斯过程的改进经验模态分解及应用
来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2011年第4期
论文作者：闻时光 王斐 吴成东 张育中
文章页码：468 - 471
关键词：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.
闻时光1，王斐1,2，吴成东1，张育中1
1. 东北大学信息科学与工程学院2. 哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室
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.
关键词：经验模态分解;高斯过程;插值;步态识别;
