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曲面上向量值函数的经验模态分解
【机构】 东北电力大学理学院； 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室； 大连理工大学数学科学学院； 石家庄铁道大学信息与科学技术学院；
【摘要】 EMD(经验模态分解)作为处理非平稳信号的一种有效工具,近年来在数字几何处理领域开始受到关注。但是现有的曲面上EMD方法对于向量值函数采用对每个分量单独处理的方式进行分解,忽略了各个分量之间的相关性。为此,本文提出了一种曲面上向量值函数的EMD方法。方法通过流形薄板样条插值计算向量值函数的包络,并建立向量值函数的筛分停止准则进行整体筛分;同时针对带有边界的曲面,通过在边界处引入附加的极值点作为约束,减少了现有的曲面上EMD方法进行分解时出现的边界效应。通过对典型的三维几何模型进行实验显示本文方法能够取得较好的效果。
【基金】 国家自然科学基金(61202261,61173102);吉林省自然科学基金(201215165);吉林省科技发展计划青年基金(20130522113JH);吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室开放基金(93K172012K02)
- 【会议录名称】 第六届全国几何设计与计算学术会议论文集
- 【会议名称】第六届全国几何设计与计算学术会议
- 【会议时间】2013-07-19
- 【会议地点】中国辽宁大连
- 【分类号】TP391.41
- 【主办单位】中国工业与应用数学学会几何设计与计算专业委员会