基于HHT和AR模型的数据预测方法研究

摘要：

希尔伯特-变换黄是分析非平稳信号的有效方法,已在信号分析与处理领域得到了广泛应用。希尔伯特-黄变换以经验模态分解为基础,能够将非平稳信号分解成为若干个固有模态分量和一个残余分量。本文提出的基于经验模态分解的数据预测方法,是利用经验模态分解得到的残余分量、并结合AR模型的算法优势,实现对非平稳数据的有效预测.本文利用三种不同的典型数据进行仿真验证,实验结果验证了所提出预测方法的有效性,并给出了影响预测性能的主要因素.

关键词： 希尔伯特-黄变换 数据预测 非平稳信号 信号分析 经验模态

作者: 王秋生 崔勇 袁海文

作者单位: 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京,100083

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十九届全国测控、计量、仪器仪表学术年会

会议地点: 桂林

会议语种:中文

页码: 8-12

在线出版日期: 2009-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）