经验模态分解
- 基于经验模态分解的电力系统机电振荡模式识别方法研究
出了基于经验模态分解的电力系统机电振荡模式识别方法。该方法对原始振荡信号进行去噪处理，还原真实信号，采用经验模态分解算法分解信号，并提取振荡参数，通过设计阈值门限准则，抑制高频波动，以此为依据，计算求取不同振荡模式下的状态参数，由此实现机电振荡模式的识别。对比实验结果表明，在电力系统机电振荡模式识别中，该方法具有更高的识别准确性。关键词：经验模态分解；电力系统；振荡模式；识别方法中图分类号：TM712 文献标志码：A 文章编号：1671-079
机电信息 2023年13期2023-07-13
- 基于HHT的经验模态分解法的微差爆破延期时间识别方法研究
ion，经验模态分解法）后，优选基于HHT的经验模态分解法对实测爆破振动信号进行分析，判断实际微差延期时间。结果表明，基于HHT的经验模态分解法具有自适应和高效性，识别精度高，误差低至10%以内，非常适合识别微差爆破实际延期时间。关键词：HHT变换；经验模态分解；微差爆破；延期时间中图分类号：TU746.5 文献标识码：A 文章编号：1674-0688（2023）02-0043-040 引言爆破工程广泛应用在我国采矿、道路修筑、公路和铁路隧道开挖
企业科技与发展 2023年2期2023-05-30
- 多个经验模态分解对振动信号作用的对比
所以通过经验模态分解将原始信号分解成为多个本质模态函数（IMF），之后对其进行特征提取等进一步处理。但是经验模态分解存在模态混叠与端点效应的问题，所以文章采用互补集合经验模态分解（CEEMD），CEEMD是在進行经验模态分解之前加入多组符号相反的白噪声，这不仅减少了模态混叠，分解出的IMF分量还更精进。这种互补集合经验模态分解有效地处理了所采集的非线性，非稳定性的振动信号。关键词：振动信号 经验模态分解 本质模态函数 互补集合经验模态分解中图分类号：
科技资讯 2023年8期2023-05-24
- 基于EMD方法的深圳港港口吞吐量研究
本文利用经验模态分解（EMD）方法对深圳港口吞吐量进行了研究，有助于更加准确进行预测[2]。关键词：港口吞吐量;经验模态分解;深圳港中图分类号：[U6-9] 文献标识码：A 文章编号：1006—7973（2021）10-0021-021 研究目的和意义深圳市主要沿海港口蛇口、赤湾等大型港口在外贸经济发展中的作用至关重要。本文在掌握深圳港口腹地区域国民经济和生产力布局现状的资料后，使用多种方法对港口客货吞吐总量进行有效预
中国水运 2021年10期2021-11-10
- 基于 CEEMDAN-EDO 的行波波头标定算法研究
完备集合经验模态分解与包络导数能量算子相结合的波头标定算法。首先，依据实际行波信号的特点建立故障电压行波模型;其次，采用自适应噪声的完备集合经验模态分解故障信号，从中提取高频固有模态函数分量;然后利用包络导数能量算子增强波头突变特征，最终精确标定行波波头到达测量端的时刻。Matlab仿真结果表明：所提出的方法能够精确有效地检测到行波波头，具有可行性。采用现场故障录波数据验证，结果表明：该文波头标定方法的判定时间误差小于1?s，证明其有效性。关键词：波头标定
中国测试 2021年12期2021-09-13
- 基于注意力机制和EMD-GRU模型的电力负荷预测
）机制和经验模态分解（EMD）以及门控循环神经网络（GRU）组合的负荷预测方法。首先使用EMD对原始负荷数据进行EMD分解，继而得到有限个具有本征模态函数（IMF）的分量;然后考虑到各分量间的相关性，使用多层GRU网络对IMF分量进行多输入多输出预测，同时引入注意力机制，深入挖掘历史负荷数据的时序相关性特征;最后对多层神经网络输出的有限个分量预测结果进行重构得到最终的负荷预测值。算例分析采用贵州电网某地实际负荷数据，经过与不同模型进行预测误差分析和对比，本
智能计算机与应用 2021年3期2021-08-09
- 基于经验模态分解的多模型融合售电量预测模型
采用基于经验模态分解方法将日和月度售电量分解为高、中、低频分量，构建三种独立的基模型，分别对不同频分量进行预测;然后，基于历史数据和同期的外部因素，包括时间和天气条件等数据，独立训练基模型，再将各基模型的输出进行融合获得售电量预测数据。本文采用均方根误差和平均绝对百分误差作为评价标准。实验结果表明，本文所提融合模型对比传统单模型有更高的预测精度，且相比现有预测算法，融合模型预测更加准确和稳定。关键词：经验模态分解 多模型融合 售电量预测 深度学习中图
科技创新导报 2021年6期2021-07-25
- 基于EMD的长周期地震动分量提取方法
期，结合经验模态分解，提取2 s以上的本征模态函数及残值重构并基线校正后作为长周期分量，其余本征模态函数重组为短周期分量;通过原地震动与分量的相关性、反应谱的离散性对提取方法的有效性进行验证，并与既有方法进行对比。结果表明：该长周期地震动分量提取方法能较好地提取出在长周期和短周期部分与原地震动具有较好的相关性、地震反应谱离散性较小的长、短周期分量，且较好地反映原地震动的谱特征，在长周期地震动分量提取中具有更好的适应性。关键词：长周期地震动;经验模态分解;本
土木建筑与环境工程 2021年3期2021-07-11
- 对虾养殖溶解氧浓度组合预测模型EMD-RF-LSTM
一种基于经验模态分解、随机森林和长短时记忆神经网络（EMD-RF-LSTM）的对虾养殖溶解氧浓度组合预测模型。首先采用经验模态分解（EMD）对养殖水质溶解氧浓度时序数据进行多尺度特征提取，得到不同尺度下的固有模态分量（IMF）;然后分别采用长短时记忆神经网络（LSTM）和随机森林（RF）对高、低频不同尺度IMF进行建模;最后结合各分量预测结果构建叠加模型，实现对溶解氧浓度时序数据的综合预测。本研究模型在广东省湛江市南三岛对虾养殖基地展开了试验及应用，在基于
智慧农业（中英文） 2021年2期2021-01-17
- EMD与自适应陷波滤波器的小电流系统单相接地故障仿真研究
难，提出经验模态分解（EMD）和自适应陷波滤波器（ANF）算法相结合的检测方法。EMD对信号的处理有较好的自适应性，可以将信号分解为各固有模态函数，起到降噪效果;ANF算法具有圆形的周期轨道，通过调节自身参数，可以实时、准确地自动跟踪特定频率信号。首先，用EMD算法对各馈线故障零序电流进行分解，提取第一阶固有模态分量作为各线路的零序电流的特征量;其次，将第一阶固有模态分量输入到ANF中;最后，通过比较ANF输出信号的能量大小，判断出故障线路。对不同故障条件
现代电子技术 2020年19期2020-10-13
- 基于时空相关性的短时交通流预测模型
空特性的经验模态分解（EMD）和长短期记忆（LSTM）神经网络相结合的交通流预测模型。首先，对交通流序列进行EMD分解得到具有不同时间尺度的本征模态分量，然后，结合空间特性采用LSTM神经网络对交通流进行预测。通过仿真实验可得：与传统的LSTM神经网络相比，基于时空特性的EMD-LSTM预测模型的均方根误差分别减少了3.81;平均绝对误差分别减少了2.29。关键词：短时交通流预测;经验模态分解;时空特性;长短期记忆单元中图分类号：TP311 文献标识码：A
电脑知识与技术 2020年18期2020-10-09
- 基于循环平稳周期延拓EMD的滚动轴承故障诊断研究
关键词：经验模态分解;改进方法;滚动轴承;故障诊断1 基本理论经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）是黄锷[4]提出的一种处理非平稳信号的新方法，该方法可将信号分解成一系列信号，外加一个残余分量，这些信号分量叫做本征模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）。4 实例分析美国凯斯西储大学轴承中心实验台如图4所示，本章节选用SKF6205驱动端轴承滚动体损伤振动数据，滚动体损伤直径l为0.17
科技风 2020年25期2020-10-09
- 基于经验模态分解的发动机故障诊断技术研究
信号进行经验模态分解的发动机故障诊断方法，利用不同故障造成的分解子信号能量差异构造故障特征向量，对子信号能量占比按频段进行归类，增加了相同故障类型的相似度和不同故障类型的区分度。关键词：发动机;故障;診断;经验模态分解;能量;特征向量;归类0 引言发动机是各类机械装置产生动力的源泉，类似于人类的心脏，及早的诊断出发动机存在的不正常现象并采取有效措施对提高发动机的安全性、可靠性，降低维修费用和防止突发事故具有重大的现实意义[1]。例如在参加国际装备竞赛或阅
内燃机与配件 2020年5期2020-09-10
- 基于EMD.ARXG模型的网络舆情预测研究
RXG（经验模态分解?自回归）改进的组合模型来应对复杂的网络舆情预测，该模型弥补了单一预测算法的缺陷，提高了预测模型的准确性。以“韩国萨德”事件和“全国两会”事件作为舆情热点对其进行预测实验，引入WNN（小波神经网络）与EMD?BPNN（BP神经网络）进行舆情预测，并与EMD.ARXG模型进行实验对比，实验结果证明，EMD.ARXG模型具有较好的预估准确度。关键词： 网络舆情预测; EMD.ARXG模型; 经验模态分解; 短期预测; 组合模型; 预测实验中
现代电子技术 2020年3期2020-08-04
- 网络信息资源的冗余数据检测算法设计
据，采用经验模态分解方法提取冗余数据特征，通过特征时间序列得出其状态特征分布函数，据此构建线性冗余数据检测模型;针对非线性冗余数据难以检测的问题，重构非线性冗余数据特征，采用高阶累积特征后置聚焦搜索方法构建特征时间序列的指向性波束模型，实现非线性冗余数据的准确检测。实验结果表明，该算法能够准确检测网络信息资源冗余信息，对冗余数据的查全率为98%，检测准确率为95%，证明该算法性能优异。关键词： 网络信息资源; 冗余数据; 检测算法; 经验模态分解中图分类号
微型电脑应用 2020年7期2020-07-29
- 强噪声背景下滚动轴承微弱故障特征信号的经验模态分解
故障信号经验模态分解问题，提出了一种基于级联自适应分段线性随机共振系统降噪的经验模态分解方法。该方法依赖于级联自适应分段线性随机共振系统优良的降噪特性，首先对含噪信号进行降噪处理，然后再进行经验模态分解。通过对轴承故障仿真信号和滚动轴承实验信号的分析，结果表明该方法能有效滤除高频噪声，减少经验模态分解阶数，提高经验模态分解的质量，实现强噪声背景下滚动轴承早期微弱故障特征提取。关键词：故障诊断;滚动轴承;经验模态分解;级联分段线性系统;自适应随机共振中图分类
振动工程学报 2020年3期2020-07-16
- 基于EEMD和LSTM的短期风速预测模型研究
基于集合经验模态分解法（EEMD）和长短期记忆神经网络（LSTM）相结合的短期风速预测模型，该模型采用EEMD将风速序列分解为多个频域相对稳定的子序列，进而改善经验模态分解法（EMD）模态混叠现象，再采用LSTM构建预测模型，实现短期风速预测。该方法与其他预测方法相比，预测的精度更高，误差更小，验证了本文预测方法的可行性和有效性。关键词：风速预测;集合经验模态分解;经验模态分解;长短期记忆神经网络中图分类号：TP183 文献标识码：AAbstrac
软件工程 2020年3期2020-03-20
- 融合Elman神经网络与EMD的交通拥堵指数预测
一种基于经验模态分解（EMD）与Elman神经网络的组合模型实现交通拥堵指数预测。首先，利用EMD将TPI序列分解为不同时间尺度下的IMF分量和剩余分量;然后，通过偏自相关函数（PACF）计算各分量的滞后期数，以此确定各分量在Elman神经网络中的输入和输出变量;之后，通过上述方法计算出各分量预测值并相加;最后，计算出总预测结果。通过计算结果可知，EMD-PACF-Elman预测方法3个评价指标（平均绝对误差、均方误差、平均绝对百分误差）的计算结果与单一E
软件导刊 2020年11期2020-01-05
- 一种电力负荷预测混合模型研究
合改进的经验模态分解法（IEMD）将负荷需求时间序列分解为若干个规则的低频分量。为了补偿信号分解过程中的信息损失，通过使用T-Copula进行相关分析来合并外部变量的影响。通过T-Copula分析，可从风险值（VaR）得出峰值负荷指示二进制变量，以提峰值时间负荷预测的准确性。将IEMD和T-Copula得到的数据应用于深度置信网络（DBN）来预测特定时间的未来负荷需求。关键词：短期负荷预测;经验模态分解;T-Copula;峰值负荷;风险值;深度置信网络中图
计算技术与自动化 2020年4期2020-01-05
- 基于经验模态分解的港机减速箱故障特征提取
关键词：经验模态分解;故障特征提取;港口起重机;减速箱1 研究背景随着全球一体化的进程以及我国一带一路倡议影响力的持续增强，港口航运业呈现蓬勃发展的态势。港航企业出于降低运输成本和提高作业效率的需要，船舶大型化和装卸机械自动化成为发展潮流。自1993年荷兰鹿特丹港建成世界第一个自动化集装箱码头以来，到如今已有多个自动化码头在国内外相继建成投产。而2017年底投产试运营的上海洋山港四期全自动化码头更是以90%的自动化率成为了名副其实的“无人港”。隨着港口起重
中国水运 2020年12期2020-01-03
- 基于BEMD的数字图像水印算法
地保护。经验模态分解是一种全新的多尺度分析方法，在非线性非平稳信号分析方面有良好的性能。文章实现了将二维经验模态分解方法应用于数字水印的嵌入与提取，对水印图像添加高斯白噪声和JPEG压缩图像进行攻击并进行水印再提取，验证了算法具有一定的不可见性和较强的鲁棒性。关键词：数字水印;经验模态分解;固有模态分量中图分类号：TP309.7 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2019）35-0142-02Abstract： Di
科技创新与应用 2019年35期2019-12-19
- 基于EMD方法和MAC协议的水声传感网络研究
问控制;经验模态分解;水声信号;噪声海洋覆盖地球70%以上地区，充分地开发、利用海洋资源在陆地资源逐渐枯竭的情况下尤为重要。我国海岸线长达1.8万km，滨临东海、南海、黄海和渤海海域，具有丰富的海洋资源，主要包括石油天然气资源、铜锰等矿产资源、丰富的渔业资源。因此，海洋技术的开发对我国发展尤为重要[1]。海洋内部通信主要通过水声无线传感网络实现。由于水对声音具有透明性，水声信号传感网络中广泛采用水声作为载体。水声传感网络已广泛用于海洋资源开发、海洋环境勘测
无线互联科技 2019年16期2019-12-05
- 独立分量分析在水工结构模态混频中的应用
）改进的经验模态分解（EMD）的信号特征信息的识别方法。这种方法在对消除EMD模态混叠问题和冗余问题较为有效，能够得到相对真实物理意义的固态模量（IMF）。通过构造仿真信号。该方法为大型泄流结构在强噪声背景下的结构有效信息提取提供了一种捷径。关键词：独立分量分析；经验模态分解；模态混频第1章 绪论1.1 课题研究背景及意义在水工结构的安全监测这一领域，对振动信号的处理分析，是工程中进行故障诊断、工作质量评价、健康监测、参数监测的必要手段。主分量分析（PCA
炎黄地理 2019年3期2019-09-10
- 基于EMD算法的量化交易策略研究
此，引入经验模态分解（EMD）算法，通过对原始价格序列进行分解并构造出能够反映市场的趋势性强度的对数波动能量比指标，由此构造出商品期货日内型的量化交易策略。通过对过去五年时间的回测，策略表现出了长期的稳定性以及较好的业绩，之后通过引入止损机制使得策略的业绩进一步提高。关键词：经验模态分解;量化交易;策略研究中图分类号：F830.91 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2019）19-0101-04趋势和震荡是金融市场中普
经济研究导刊 2019年19期2019-08-24
- 基于经验模态分解和小波神经网络的温室温湿度预测
一种基于经验模态分解（empirical mode decomposition，简称EMD）和小波神经网络（wavelet neural network，简称WNN）的温室温湿度组合预测方法。首先，利用经验模态分解方法将原始时间序列分解成一系列分量;然后对各分量分别构建小波神经网络模型进行预测;最后叠加各子序列得到预测值。结果表明，运用EMD-WNN组合的温度模型有效性为0.993 4，湿度模型有效性为0.978 1，且优于单独WNN模型和BP神经网络模型
江苏农业科学 2019年1期2019-08-13
- 基于经验模态分解和深度学习模型的高新区经济增长预测
出了一种经验模态分解（EMD）与长短时记忆神经网络（LSTM）相结合的模型：ELSTM，对中关村示范区总收入增速进行预测。实证实验表明，ELSTM模型相较于其他模型具有更高的精度。关键词：经济预测；经验模态分解；深度学习中图分类号：F014.7文献标识码：A文章编号：1008-4428（2019）03-0109-03一、 背景近年来，我国经济发展进入了“新常态”，经济发展呈现出了一些新特点。2014年11月，习近平在APEC峰会上系统阐述了中国经济新常态的
市场周刊 2019年3期2019-05-12
- 基于EMD的金刚石砂轮磨损状态声发射监测
点，采用经验模态分解方法将磨削声发射信号分解为多个平稳的固有模态函数之和，并提取其有效值、方差和能量系数等特征值.在磨削金刚石砂轮从轻度磨损状态转变为严重磨损状态时，固有模态函数的有效值（IMFrms）和方差（IMFvar）增大，而能量系数（IMFpe）发生明显的变化;将其做为最小二乘支持向量机的输入参数，对金刚石砂轮的轻度磨损状态和严重磨损状态成功地进行了智能监测.关键词：氧化锆磨削;金刚石砂轮磨损状态监测;声发射;经验模态分解;最小二乘支持向量机中图分
湖南大学学报·自然科学版 2019年2期2019-04-13
- 结合经验模态分解能量矩占比和方差贡献率法的步态信号特征向量提取
出了基于经验模态分解（EMD）能量矩占比、方差贡献率法与BP神经网络理论相结合的正常人与患者步态信号的特征向量提取和步态分类的分析方法。首先将步态信号进行经验模态分解，得到所需要内禀模态函数分量（IMF），通过离散采样点求出包含主要步态特征信息的各阶IMF分量的能量矩占比与方差贡献率作为特征向量，并以此作为BP神经网络的输入，通过BP神经网络分类器对步态进行分类。经实驗分析该方法能较好地识别出步态类型。关键词：步态分类;经验模态分解;能量矩占比;方差贡献率
物联网技术 2019年2期2019-03-29
- 经验模态分解去噪方法研究
关键词】经验模态分解；IMF；最小能量中图分类号： TN957.52 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2018）23-0072-002DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.23.0290 引言经验模态分解（empirical mode decomposition简称EMD）方法是由Huang等[1]于1998年提出的一种数据消噪算法，具有分解模态少、不用选择基函数等优点，近年来该方法已成功应用于旋转
科技视界 2018年23期2018-12-12
- 基于IMF能量矩的脑电情绪特征提取研究
上，结合经验模态分解（EMD）和能量矩提出一种新的脑电特征提取方法。该研究利用小波变换提取左右前额叶（AF3，AF4）、左右额叶（F3，F4）和左右顶叶（FC5，FC6）通道的α波、θ波、β波和γ波节律；对提取的脑电节律进行EMD分解获得固有模态函数（IMF）分量，再进一步提取IMF分量的能量矩特征；最后使用支持向量机实现情感状态评估。实验结果表明，将IMF能量矩用于脑电信号情感识别是可行的。关键词： 小波变换； 经验模态分解； 本征模态函数； 能量矩；
现代电子技术 2018年20期2018-10-24
- 改进EMD与小波阈值相结合的光生混沌信号降噪
信号经过经验模态分解（EMD）后得到具有不同时间特征尺度的固有模态函数（IMF）分量，由于各分量中噪声与信号同时存在，会发生模态混叠。针对此问题，提出一种改进EMD与小波阈值法相结合的光生混沌信号降噪方法。首先对经过EMD分解后的IMF分量采用两种不同阈值函数分别对信号主导模态分量和噪声主导模态分量进行去噪处理，然后将提取出的信号成分相加重构得到混沌信号。仿真结果表明：该方法能够有效地去除噪声，且降噪效果优于已有的EMD分解去噪方法，可进一步提高重构信号的
现代电子技术 2018年17期2018-09-12
- 经验模态分解在切削振动信号分析中的应用
出了运用经验模态分解对振动信号进行分析的方法，构建了分段频率变化的仿真振动信号，分别对仿真振动信号进行短时傅里叶变换、小波变换和经验模态分解时频分析。结果表明，经验模态分解方法具有更高的时频分辨率，运用经验模态分解方法对实际振动信号进行分析，提取典型分量绘制希尔伯特幅值谱，能较好地反映振动信号的时频变化规律。经验模态分解适合对切削振动信号进行分析，但是需要对算法的模态混叠及计算效率低等不足进行完善。研究结果对非平稳信号的分析具有参考价值。关键词：切削加工工
河北工业科技 2018年3期2018-09-10
- 基于EMD和ARMA模型的上证指数预测①
一种基于经验模态分解（EMD）和自回归滑动平均模型（ARMA）的预测方法。首先利用EMD对上证指数数据进行平稳化处理，使上证指数数据更有规律性，改善上证指数数据的非线性、非平稳性特性，然后利用ARMA模型对分解后的数据建模预测。研究结果表明：和直接利用ARMA模型进行预测所得的结果相比，本文所提的方法预测精度更高。关键词：经验模态分解（EMD） 自回归滑动平均模型（ARMA） 上证指数 预测中图分类号：F832.51 文献标识码：A 文章编号：2096-0
中国商论 2018年16期2018-09-10
- MRSVD—EMD方法在滚动轴承故障诊断中的应用
摘 要：经验模态分解（EMD）广泛应用在故障分析过程中，特征提取时从状态信息中提取与机械设备故障有关的信息[1]。针对经验模态分解受噪声影响较大的问题，提出多分辨奇异值分解的方法，可以先利用多分辨奇异值分解将信号分成具有不同分辨率的近似信號和细节信号实现信号降噪，再进行经验模态分解，并计算其Hilbert边际谱得到准确的特征频率。实验通过仿真信号和滚动轴承故障特征提取，证明了多分辨奇异值分解（MRSVD-EMD）方法在滚动轴承故障诊断中能有效去除信号中的噪
软件导刊 2018年5期2018-06-21
- 抽油机示功图位移测量方法研究
法借鉴了经验模态分解提取趋势项的原理，并利用积分后信号的信噪比较高的特点，把信号波峰波谷的中点作为特征点从而拟合出漂移项。基于该方法，本文研制了一种无线远程示功仪，能够实现连续测量油井示功图，在现场和导轨式滑台进行了测试。对现场实验数据的分析结果表明：该方法能得到无漂移项的位移信号，测量精度满足工程要求，测量误差随着抽油机冲次的增大而减小。关键词： 加速度信号；位移；经验模态分解；示功图；漂移项Abstract：Calculating displaceme
智能计算机与应用 2018年2期2018-05-23
- 齿轮故障振动信号特征提取方法研究
一种基于经验模态分解方法和相关分析相结合的去噪方法。将该方法应用于齿轮故障实测信号，达到了降噪的目的，该方法有效的解决了EMD过程产生的IMF分量中的噪声分量和伪分量的判定问题，进而得到有效分量，提高EMD的分析效果。关键词：故障诊断；信号特征；经验模态分解；相关分析近些年，机械设备发展迅速，正在朝着更高要求的方向发展，而传动装置是机械设备中不可或缺的组成部分，齿轮传动系统也是最容易出现故障的系统之一，齿轮就成为最易发生故障的零部件之一。齿轮故障出现在旋转
科学与技术 2018年19期2018-05-16
- 基于EMD及主成分分析的缺陷超声信号特征提取研究
提出一种经验模态分解（EMD）和主成分分析（PCA）相结合的缺陷信号特征提取方法。对缺陷信号进行EMD分解得到本征模态函数（IMF），根据能量比率累积选取IMF，平均截取傅里叶变换后的各模态频谱得到能表征原信号的特征向量集；构建PCA模型，特征向量集降维得到低维特征向量，该过程可降低缺陷信号分析数据的复杂度和冗余度，以BP神经网络为缺陷分类器对缺陷特征进行识别与分类。实验结果表明该方法具有可靠的识别与分类效果。关键词：超声缺陷信号；经验模态分解；主成分分析
中国测试 2018年2期2018-05-14
- 跨省经济区协调发展研究
DEA 经验模态分解 聚类分析 Tobit回归一、引言随着经济全球化和区域经济一体化的发展，跨省经济区的经济发展逐渐成为国内外研究的热点问题之一[1][2]。由于存在行政壁垒等原因，跨省经济区实现区域协调发展面临更多困难，尤其是处于本省边缘地区组成的经济区，如何协调发展，是一个十分值得研究的课题。淮海经济区是将4省20个地级市联合在一起，以徐州为中心的经济带。截至2015年底，淮海经济区总面积17.8万平方公里，总人口1.2亿人，人口为5100万人，地区生
时代金融 2018年8期2018-05-02
- 基于EMD和SVD的光电容积脉搏波信号去噪方法
一种结合经验模态分解和奇异值分解的去噪方法。该方法采用经验模态分解将光电容积脉搏波信号分解为若干个固有模态函数，通过功率谱密度判断代表基线漂移信息的固有模态函数获得基线漂移曲线；使用奇异值分解处理光电容积脉搏波信号中的高频噪声，针对传统的差分谱法无法准确识别奇异值有效阶次的不足，提出加权能量贡献率的方法选取奇异值的有效阶次。实验结果表明，该方法能有效消除光电容积脉搏波信号中的基线漂移和高频噪声，这对光电容积脉搏波信号检测精度的提高具有重要意义。关键词： 光
现代电子技术 2018年4期2018-03-07
- 基于改进EMD的滚动轴承故障特征提取方法
度改进的经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）特征提取方法。首先，用EMD将原始振动信号分解成若干本征模函数（intrinsic mode function，IMF）分量，计算原始信号及分解后各阶IMF分量的包络谱;然后，用灰色关联度分析计算原始信号包络谱与IMF分量包络谱之间的关联度，以包络谱关联度大小筛选IMF分量进行加权;最后，对加权的IMF分量计算能量、峭度、偏度形成特征集，通过主元分析（Principal
软件导刊 2018年12期2018-02-12
- 高新技术园区创新投入周期研究
本文采用经验模态分解方法，分别对2009年1月到2015年9月中关村示范区创新投入指标的月度数据进行测算分析。结果表明，中关村示范区创新资源配置并不均衡，创新的资金投入和人力投入周期并不对称，直接影响经济稳定性。Abstract： Innovation-oriented economy is the inevitable road of China's economic development， and High-tech Park is an impor
价值工程 2018年6期2018-02-08
- 一种石英挠性摆式加速度计随机振动误差建模方法
出一种将经验模态分解法、 时间序列分析法与Kalman滤波相结合， 对随机振动引起的石英挠性摆式加速度计误差进行建模的方法。 针对随机振动引起的加速度计非平稳序列误差， 通过经验模态分解法有效分离出误差序列中的非平稳成分， 进一步采用时间序列分析法建立平稳序列的误差模型， 并引入Kalman滤波算法对模型的预测误差进行最优估计。 实现了对加速度计随机振动误差的精确建模， 提高了随机振动环境下石英挠性摆式加速度计的测量精度。关键词： 石英挠性摆式加速度计；
航空兵器 2017年5期2017-11-27
- 基于VMD分解和小波阈值的语音信号去噪
值去噪；经验模态分解；总体平均模态分解DOIDOI：10.11907/rjdk.172283中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：16727800（2017）0100012030引言1998年，Huang N E.等[1]提出了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）算法。EMD作为一种优秀的时频信号分析方法，不仅可以对线性、平稳的信号进行分析，也同样适合对非线性、非平稳的信号进行分析。与其它时频分析方法相比
软件导刊 2017年10期2017-11-02
- 识别简支梁钢桥损伤的仿真分析
，介绍了经验模态分解（EMD）的原理及波形指数的概念。为了研究桥梁结构的健康监测问题，在有限元理论基础上，运用有ANSYS软件，建立与试验室试件相对应的简支钢梁有限元模型。在模拟的时间-位移关系曲线基础上，经Hilbert-Huang变换和传统时幅域分析中的波形因数相结合，通过加瞬时激力于跨中，得到各位置处的指标值及变化率，识别了损伤位置和损伤程度。Abstract： The purpose and significance of bridge healt
价值工程 2017年15期2017-05-11
- 因子分析和神经网络相融合的体育成绩预测模型
数据进行经验模态分解和因子分析，采用BP神经网络建立体育成绩预测模型，并通过仿真实验对性能进行测试，结果表明，采用该模型进行体育成绩预测的精度较高，收敛性较好。关键词： 经验模态分解； 时间序列； 因子分析； 神经网络中图分类号： TN711?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）05?0130?04Abstract： The sports result prediction is the key to formu
现代电子技术 2017年5期2017-04-01
- 基于EMD的电弧反射电缆故障测距脉冲信号提取方法
关键词】经验模态分解 电弧反射 电缆故障 脉冲信号提取电弧反射法：低压脉冲的注入是在故障燃弧的时候进行的，利用于故障点脉冲发射波形的观察测距。脉冲波形会受到故障电弧电压不稳定因素的干扰，对于其识别和测距都产生困难。因此如何在干扰中获取脉冲信号成为了新的待解决的问题。本文主要是从脉冲信号的特性作为突破点，以EMD作为基础，分析电弧反射电缆故障测距脉冲信号提取方法，并且根据实际的数据内容进行验证。1 受干扰脉冲信号的特性ARM装置能够接收到的信号主要包括两种：
电子技术与软件工程 2016年16期2017-03-17
- 基于经验模态分解的信号去噪
出了基于经验模态分解（Empirical mode decomposition， EMD）的去噪方法。EMD中去噪的关键是高低频索引值的分界点，针对经验模态分解去噪中索引值难以确定的问题，本文采用相关系数法确定索引值。将含噪信号分解成有限个本征模态函数（（Intrinsic mode function， IMF）），利用相關系数的变化规律确定索引值，再由低频部分的IMF进行信号重构。仿真结果表明，本文提出的方法具有可行性和有效性。【关键词】经验模态分解；索
科技视界 2016年27期2017-03-14
- 网络被入侵后的信号检测系统设计与优化
平稳信号经验模态分解和高阶时频谱特征提取；然后进行信号检测系统的开发；最后通过仿真实验进行性能测试。仿真结果表明，采用该信号检测系统能准确检测网络被入侵后的异常信号，且准确检测概率高于传统方法。关键词： 网络入侵； 信号检测； 谱分析； 经验模态分解中图分类号： TN911.23?34； TP393 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）03?0058?04Design and optimization of signal detec
现代电子技术 2017年3期2017-03-04
- 网络不稳定节点的动态特征挖掘模型
提出基于经验模态分解和功率谱密度特征提取的网络不稳定节点的动态特征挖掘模型。首先对网络不稳定节点输出信号进行经验模态分解，将一个复杂的网络不稳定节点的动态信号分解成若干个IMF分量之和，对分解信号进行功率谱密度特征提取，实现对网络不稳定节点的动态特征挖掘。仿真结果表明，该挖掘模型能准确实现对不稳定节点输出信号的参量估计和动态特征提取，特征挖掘精度较高，较好地实现了对不稳定节点的定位识别。关键词： 网络不稳定节点； 输出信号； 动态特征挖掘； 经验模态分解中
现代电子技术 2017年3期2017-03-04
- HHT和HMM在血细胞信号识别中的应用
选取经过经验模态分解得到的各本质模态函数中相关性较大的分量，以这些分量的能量矩作为信号的特征量，由HMM训练得到正常人和病患者的模型参数并用做分类识别。实验结果表明，该方法可以较好地识别正常人和病患者的血细胞信号，综合准确率达89.13%。关键词： 信号检测与分析； 希尔伯特黄变换； 经验模态分解； 隐马尔科夫模型； 特征提取； 血细胞信号分析中图分类号： TN911.7?34； TP 391.4 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2016
现代电子技术 2016年23期2017-01-12
- 基于双重对称延拓的HHT端点效应抑制方法
)摘要：经验模态分解( empirical mode decomposition，EMD)存在端点飞翼的固有问题，使信号两端出现扭曲失真。为抑制EMD端点效应，文章提出双重对称延拓法，以端部数据对称延拓作为首次延拓，以极值点对称延拓作为二次延拓，该方法可同时实现EMD分解和Hilbert变换两阶段端点效应的抑制。仿真信号和地震响应的工程算例通过IMF分量对比、瞬时频率对比，以及整体正交性、相关系数等指标的对比，验证了该方法具有良好的端点效应抑制效果,同时还
福建工程学院学报 2016年4期2017-01-11
- 基于EMD和盒维数的Wigner-Ville分布交叉项的抑制方法
叉项，用经验模态分解(EMD)和盒维数来抑制与真实频率相同的交叉项。仿真分析表明该方法较好地抑制了Wigner-Ville分布中的交叉项，同时该方法还具有良好的抗噪性。【DOI】10.13616/j.cnki.gcjsysj.2016.09.0221 引言电力系统中的谐波、间谐波信号、低频振荡信号以及电压闪变信号均可表示为几个复频信号的叠加。准确地确定信号的频率和主导时间，有利于研究其产生的机理，有利于正确认识系统的本质。对于这类信号可以用时间和频率的联合
工程建设与设计 2016年12期2016-12-08
- 特征模态函数双谱分析在叶片裂纹识别中的应用
首先利用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）对振动信号进行自适应滤波分解，产生一系列不同时间尺度的特征模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF），然后对含有高频信号的高阶IMF分量进行重构，利用双谱提取叶片裂纹的振动信号特征。通过仿真信号和实验分析，验证叶片裂纹产生的高频冲击对叶片振动信号高频部分双谱的影响，证明IMF分量双谱分析的有效性，为风电叶片正常状态监测提供依据。关键词：振动与波；
噪声与振动控制 2016年1期2016-08-04
- 基于WPD和EMD的噪声品质预测模型
PD）和经验模态分解（EMD）的21个特征频带划分方法。按照所提出的方法，将采集得到的车辆噪声信号进行分解并提取信号在各频带的声能量时变特征。之后根据BP神经网络原理将提取的能量特征作为输入，计算得出响度和尖锐度等声品质评价参数作为输出，建立一种基于WPD和EMD的声品质评价模型。验证结果表明，所建立的模型可以准确地预测响度和尖锐度等心理声学参数，可作为声品质评价的一种有效方法。关键词：声学；声品质；小波包；经验模态分解；神经网络；能量特征作为舒适性评价的
噪声与振动控制 2016年1期2016-08-04
- 内燃动车组辅助机组拍振现象分析
后，联合经验模态分解EMD分解法和希尔伯特-黄变换对实测振动信号进行分析，绘制拍振频率与转速差的关系曲线，并以此确定消除拍振的机组转速差范围。最后，设计机组在两种转速差下运行的试验，实测验证理论分析结果：两机组转速差小于8 r/min时，机组拍振现象削弱；联立EMD和HHT方法解决拍振现象具有高效性和工程实用性。关键词：振动与波；辅助机组；转速差；经验模态分解；HHT；拍振内燃动车是在电气化铁路水平不高的地区广泛使用的一种铁路运输工具，其动力源是自带柴油机
噪声与振动控制 2016年1期2016-08-04
- 基于改进CEEMD算法的电力系统基波提取算法
结合传统经验模态分解(EMD)、集总平均经验模态分解(EEMD)和补充的EEMD(Complementary EEMD, CEEMD)方法，针对它们在电网系统谐波检测中存在的严重的模态混淆现象，改进了CEEMD算法，对输出的模态函数从高频到低频再次进行逐一分解，并剔除每次分解出的高频信号。仿真结果表明，改进后的方法能够避免模态混淆和产生虚假分量，并能准确找出混合波(畸变波)中的基波，非常适用于电力系统基波的提取。关键词经验模态分解; 谐波检测; 基波提取自
上海电机学院学报 2016年3期2016-08-04
- APEEMD及其在转子碰摩故障诊断中的应用*
总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, 简称EEMD)是抑制经验模态分解(empirical mode decomposition, 简称EMD)模态混叠的有效方法，针对EEMD分解效果依赖于添加噪声的大小、筛分次数和总体平均次数等参数的选择及噪声残留大、分解不完备等问题，提出了自适应部分集成经验模态分解。该方法通过成对地向目标信号加入自适应噪声，并对每个内禀模态函数(intrinsic mode
振动、测试与诊断 2016年2期2016-08-03
- 一种非平稳转速下不平衡信号提取方法*
一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition，简称EMD)和瞬时频率估计的不平衡信号提取方法。与传统的平稳信号分析方法不同，该方法采用3次样条插值法从键相信号中获取转子的瞬时频率，由瞬时频率构造不平衡信号，进而采用最小二乘法(least square method, 简称LSM)辨识出不平衡信号的幅值和相位。为提高幅值和相位估计的精度，采用EMD算法对振动信号进行滤波处理后，再从中抽取数据样本。仿真和实验结果表明，该方法能
振动、测试与诊断 2016年2期2016-08-03
- 基于EMD-LSSVM的地下水水质综合评价法*1
上，使用经验模态分解法(EMD)对原始数据进行处理，并利用该方法评价李官堡水源地的地下水水质，同时与模糊综合评判和神经网络评价结果对比，结果表明，经验模态分解和最小二乘支持向量机模型在水环境的水质预测与综合评价中具有突出优势．关键词:最小二乘支持向量机；经验模态分解；水质评价地下水是水资源的重要组成部分，由于其丰富的储量和广泛的应用越来越受到人们的关注．地下水质量综合评价成为地下水水资源开发利用的重要环节，科学地评价地下水质量，正确地判定地下水水质状况，对
通化师范学院学报 2016年4期2016-07-21
- 经验模态分解的非平稳信号数据滤波处理研究
09)经验模态分解的非平稳信号数据滤波处理研究杨思炫，刘义，徐建国，高保林(合肥工业大学仪器科学与光电工程学院，安徽合肥230009)摘要：随着科学研究的不断深入，人们对许多实际问题中的非平稳信号的处理精度提出了更高的要求。对此，文章论述了一种基于经验模态分解(EMD)的非平稳信号数字滤波处理方法，并采用经验模态分解法和低通滤波法，对文中构造的一组真值为低频的非平稳信号数据分别进行处理，以相似度作为评判两种滤波方法精度的标准。经研究表明，在处理非平稳信号
安徽职业技术学院学报 2016年2期2016-07-13