2023-06-24 19:39:03 來源 : 嗶哩嗶哩
EWT（Empirical Wavelet Transform，經(jīng)驗(yàn)小波分解）是一種基于信號(hào)本身的自適應(yīng)信號(hào)分解方法，可以適應(yīng)非線性和非平穩(wěn)信號(hào)的分解，并且能夠捕捉信號(hào)的局部特征。EWT方法的基本思想是將信號(hào)分解為多個(gè)局部帶通（局部頻帶）的子信號(hào)，通過自適應(yīng)地選擇帶通邊界和頻帶間隔來實(shí)現(xiàn)局部時(shí)頻分析，然后對(duì)每個(gè)子信號(hào)進(jìn)行希爾伯特變換，最后將得到的時(shí)頻圖進(jìn)行疊加得到原始信號(hào)的時(shí)頻圖。
EWT方法的主要步驟包括：
【資料圖】
1. 初始化，確定信號(hào)分解的比例和縮放參數(shù)；
2. 將信號(hào)分解為預(yù)定義的局部帶通信號(hào)，通過求解帶通信號(hào)的自適應(yīng)邊界實(shí)現(xiàn)信號(hào)分解；
3. 對(duì)每個(gè)局部帶通信號(hào)進(jìn)行希爾伯特變換，得到時(shí)頻圖；
4. 在時(shí)頻圖上根據(jù)局部特征進(jìn)行求和或求平均，得到原始信號(hào)的時(shí)頻圖，從而實(shí)現(xiàn)信號(hào)分解。
EWT方法的優(yōu)點(diǎn)是適應(yīng)性強(qiáng)，可以對(duì)多種非線性、非平穩(wěn)的信號(hào)進(jìn)行有效分解，并且能夠保留信號(hào)的局部時(shí)頻結(jié)構(gòu)信息。但是，由于其需要選擇參數(shù)，并且對(duì)噪聲敏感，因此在某些情況下分解結(jié)果可能存在誤差。
（1）原始信號(hào)
（2）EWT分解的效果（時(shí)域圖）
（3）EWT分解效果(時(shí)域圖和頻譜圖)
具體代碼見：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJqYmJ5r
