文件名称：论文研究-基于加权IMF对时间序列相似匹配.pdf
文件大小：1.18MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 17:29:26
经验模态分解算法,本征模函数,本征模函数加权,相似模式匹配
经验模态分解（EMD）算法非常适合非稳定序列信号、非线性序列信号以及复杂信号的分解, 具有很高的噪声比。序列信号经过EMD分解为本征模函数（IMF）以及残差序列, 所分解出来的IMF包含了原序列信号不同时间尺度的局部特征信号, 是整个原序列的“去杂”反映。针对IMF所包含的不同尺度的特征这一特性, 给出用EMD分解原始序列信号, 提取其全部有限个本征模函数和残差序列, 根据不同的IMF所包含原序列的特征信息量的大小引入信息权重w, 然后通过欧氏距离对各个序列不同IMF序列进行相似匹配判定, 最后通过综合各个IMF所占权重综合判定时间序列的相似匹配。实验结果表明, 基于IMF对时间序列相似匹配和直接对原时间序列进行匹配, 前者首先对时间序列进行分解, 去掉其噪声等干扰, 提取出IMF间接进行加权匹配, 提高了时间序列的模式匹配精度, 证明了该方法的有效性。