Resumen

Los problemas de mezcla de modos, división de modos y pseudocomponentes causados por la intermitencia o señales de ruido blanco durante la descomposición empírica de modos (EMD) son difíciles de resolver. Se introduce primero el método de EMD parcialmente en conjunto (PEEMD). El método PEEMD puede eliminar la mezcla de modos a través de la entropía de permutación (PE) de las funciones de modo intrínseco (IMFs). Luego, se propone la entropía de permutación bilateral (BPE) de las IMFs como un medio para detectar y eliminar la división de modos mediante las señales reconstruidas en el PEEMD. Además, se diseñan señales de componentes conocidas comparativamente para verificar que el método PEEMD puede detectar y abordar progresivamente el problema de la división de modos en cierta medida y generar IMFs con un mejor rendimiento. La señal microsísmica se aplica para demostrar, mediante análisis espectral, que este método es efectivo.

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Problemas; Mezcla de modos; División de modos; Pseudocomponentes; Descomposición empírica de modos; PEEMD; Entropía de permutación; IMF; Entropía de permutación bilateral; BPE; Señal microsísmica; Análisis espectral
• Keywords:Problems; Mode mixing; Mode splitting; Pseudocomponents; Empirical mode decomposition; PEEMD; Permutation entropy; IMFs; Bilateral permutation entropy; BPE; Microseismic signal; Spectral analysis