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提出了一种基于自相关周期估计的经验模态分解（Empirical mode decomposition,EMD）端点延拓方法。在信号分解过程中通过高阶自相关函数估计各信号分量的周期,基于提出的整周期准则对信号分量进行数据延拓,得到的延拓数据符合信号分量的变化趋势。相对现有延拓方法,该方法解决了端点处数据跃变、波动趋势不一致的问题。该方法计算量小且效率高,适于周期或准周期、调频范围不大的信号。仿真结果验证了该方法的有效性。