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一种免疫算法与SVR的Hilbert-Huang边界优化被引量：1: 2012年; Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)在对信号进行经验模态分解(Empirical modedecomposition,EMD)和对各内禀模态函数(Intrinsic mode function,IMF)进行Hilbert变换时都会出现边界问题。为了克服该问题,本文提出了基于离散均匀免疫算法(Discrete uniform immune algorithm,DUIA)和支持向量回归(Support vector regression,SVR)的HHT边界优化方法。该方法采用DUIA优化SVR的参数,并利用SVR对数据延拓,以有效分析HHT边界问题。通过对正弦叠加信号和实际信号的仿真分析表明:所提出的算法可有效解决HHT中存在的边界问题,且其效果优于SVR的数据延拓方法。; 姚莉李磊民黄玉清; 关键词：希尔伯特-黄变换遗传算法支持向量回归机

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四川省自然科学基金(2010jz0020)