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SGMD辛几何模态分解

2023-11-15

将时间序列分解为一组独立的模态分量。模态混叠情况大幅度降低

SGMD利用辛几何相似度变换来求解哈密顿矩阵的特征值，并利用其

相应的特征向量来重构单分量信号。同时，SGMD可以在没有任何用户定义参数的情况下，

有效地重构现有的模式，去除噪声。该方法的本质是将信号分解转换为辛几何变换

SGMD可以对信号进行完全分解，不仅解决了EEMD方法和小波变换中的经验选择参数的问题，

而且避免了LCD方法的强制分解问题。从所得部件的包络谱来看，SGMD所得分解的包络谱更加明显，对于故障识别准确度提升有很大的帮助

辛几何模态分解（Symmetric Geometric Mode Decomposition，SGMD）是一种基于辛几何理论的信号分解方法，与传统的奇异值分解（SVD）和主成分分析（PCA）等线性方法不同。它的优势主要有以下几点：


 

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MATLAB

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