作者：谢琼,李建平,高晓光,贾建 单位：中国科学院电子学研究所;国家自然科学基金委员会信息科学部 出版：《电子与信息学报》2008年第10期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDZYX2008100580 DOC编号：DOCDZYX2008100589 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 该文研究了经验模式分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)方法在红外气体检测中的应用。针对红外气体浓度信号的特点对算法进行了改进，使得算法能够在不分解出所有IMF(Intrinsic Mode Function)分量的情况下，正确提取所需的IMF分量。与低通滤波和锁相等方法进行了比较分析，结果表明，改进后的EMD算法具有所需数据量少、计算量小、提取的有用信号能量损失少等优点，可以快速识别气体浓度的变化，有效提高气体浓度测量的精度，适用于在线实时检测。

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