基于LSTM与EMD的模态识别方法
摘要:
本发明公开了一种基于LSTM与EMD的模态识别方法,包括如下步骤:获取信号数据;利用LSTM算法对信号的左右两端数据进行预测延申,得到拓展后的信号数据;利用EMD算法分解上述拓展后的信号数据,得到信号的各阶模态信号;将各阶模态信号在原始信号的左右端点处截断,形成最终的各阶模态信号。本发明能够有效地解决传统的经验模态分解法(EMD)在信号分解时的端点效应以及模态混叠效应,从而使损伤识别、机械故障诊断的结果更为准确,鲁棒性更强。
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