Améliorations de la méthode EEMD

Abstract

L’objectif de ce mémoire de magister était d'étudier différentes possibilités d’amélioration de la méthode EEMD (Ensemble Empirical Mode Decomposition) en vue de réduire le nombre d’essais. L’algorithme EEMD a été proposé pour résoudre le problème de mélange de modes présent dans la méthode originale EMD. Cependant l’efficacité de l’EEMD repose sur un grand nombre d’essais qui devient un inconvénient majeur. Quatre méthodes d’amélioration « MEEMD, CEEMD, CEEMDAN et SEEMD » ont été considérées et analysées. Des études comparatives entre ces algorithmes et l’EEMD ont été conduites pour montrer les améliorations apportées par chacune de ces méthodes par rapport à l’EEMD en termes de l’erreur de reconstitution du signal, du RMSE et du nombre d’essais ou temps de calcul. En outre, une étude comparative entre ces quatre méthodes, basée sur le nombre d’essais, a montré que la SEEMD est la plus performante. Les différentes analyses ont été faites par des simulations numériques.