經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解
- 基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的電力系統(tǒng)機電振蕩模式識別方法研究
出了基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的電力系統(tǒng)機電振蕩模式識別方法。該方法對原始振蕩信號進行去噪處理，還原真實信號，采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法分解信號，并提取振蕩參數(shù)，通過設(shè)計閾值門限準(zhǔn)則，抑制高頻波動，以此為依據(jù)，計算求取不同振蕩模式下的狀態(tài)參數(shù)，由此實現(xiàn)機電振蕩模式的識別。對比實驗結(jié)果表明，在電力系統(tǒng)機電振蕩模式識別中，該方法具有更高的識別準(zhǔn)確性。關(guān)鍵詞：經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解；電力系統(tǒng)；振蕩模式；識別方法中圖分類號：TM712? ? 文獻標(biāo)志碼：A? ? 文章編號：1671-079
機電信息 2023年13期2023-07-13
- 基于HHT的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法的微差爆破延期時間識別方法研究
ion，經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法）后，優(yōu)選基于HHT的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法對實測爆破振動信號進行分析，判斷實際微差延期時間。結(jié)果表明，基于HHT的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法具有自適應(yīng)和高效性，識別精度高，誤差低至10%以內(nèi)，非常適合識別微差爆破實際延期時間。關(guān)鍵詞：HHT變換；經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解；微差爆破；延期時間中圖分類號：TU746.5? ? 文獻標(biāo)識碼：A? ?文章編號：1674-0688（2023）02-0043-040 引言爆破工程廣泛應(yīng)用在我國采礦、道路修筑、公路和鐵路隧道開挖
企業(yè)科技與發(fā)展 2023年2期2023-05-30
- 多個經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解對振動信號作用的對比
所以通過經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解將原始信號分解成為多個本質(zhì)模態(tài)函數(shù)（IMF），之后對其進行特征提取等進一步處理。但是經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解存在模態(tài)混疊與端點效應(yīng)的問題，所以文章采用互補集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（CEEMD），CEEMD是在進行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解之前加入多組符號相反的白噪聲，這不僅減少了模態(tài)混疊，分解出的IMF分量還更精進。這種互補集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解有效地處理了所采集的非線性，非穩(wěn)定性的振動信號。關(guān)鍵詞：振動信號? 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解? 本質(zhì)模態(tài)函數(shù)? 互補集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解中圖分類號：
科技資訊 2023年8期2023-05-24
- 基于EMD方法的深圳港港口吞吐量研究
本文利用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）方法對深圳港口吞吐量進行了研究，有助于更加準(zhǔn)確進行預(yù)測[2]。關(guān)鍵詞：港口吞吐量;經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解;深圳港中圖分類號：[U6-9]? ? ? ? ?文獻標(biāo)識碼：A? ? ? ? ? ? 文章編號：1006—7973（2021）10-0021-021 研究目的和意義深圳市主要沿海港口蛇口、赤灣等大型港口在外貿(mào)經(jīng)濟發(fā)展中的作用至關(guān)重要。本文在掌握深圳港口腹地區(qū)域國民經(jīng)濟和生產(chǎn)力布局現(xiàn)狀的資料后，使用多種方法對港口客貨吞吐總量進行有效預(yù)
中國水運 2021年10期2021-11-10
- 基于 CEEMDAN-EDO 的行波波頭標(biāo)定算法研究
完備集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解與包絡(luò)導(dǎo)數(shù)能量算子相結(jié)合的波頭標(biāo)定算法。首先，依據(jù)實際行波信號的特點建立故障電壓行波模型;其次，采用自適應(yīng)噪聲的完備集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解故障信號，從中提取高頻固有模態(tài)函數(shù)分量;然后利用包絡(luò)導(dǎo)數(shù)能量算子增強波頭突變特征，最終精確標(biāo)定行波波頭到達測量端的時刻。Matlab仿真結(jié)果表明：所提出的方法能夠精確有效地檢測到行波波頭，具有可行性。采用現(xiàn)場故障錄波數(shù)據(jù)驗證，結(jié)果表明：該文波頭標(biāo)定方法的判定時間誤差小于1?s，證明其有效性。關(guān)鍵詞：波頭標(biāo)定
中國測試 2021年12期2021-09-13
- 基于注意力機制和EMD-GRU模型的電力負(fù)荷預(yù)測
）機制和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）以及門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GRU）組合的負(fù)荷預(yù)測方法。首先使用EMD對原始負(fù)荷數(shù)據(jù)進行EMD分解，繼而得到有限個具有本征模態(tài)函數(shù)（IMF）的分量;然后考慮到各分量間的相關(guān)性，使用多層GRU網(wǎng)絡(luò)對IMF分量進行多輸入多輸出預(yù)測，同時引入注意力機制，深入挖掘歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的時序相關(guān)性特征;最后對多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的有限個分量預(yù)測結(jié)果進行重構(gòu)得到最終的負(fù)荷預(yù)測值。算例分析采用貴州電網(wǎng)某地實際負(fù)荷數(shù)據(jù)，經(jīng)過與不同模型進行預(yù)測誤差分析和對比，本
智能計算機與應(yīng)用 2021年3期2021-08-09
- 基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的多模型融合售電量預(yù)測模型
采用基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法將日和月度售電量分解為高、中、低頻分量，構(gòu)建三種獨立的基模型，分別對不同頻分量進行預(yù)測;然后，基于歷史數(shù)據(jù)和同期的外部因素，包括時間和天氣條件等數(shù)據(jù)，獨立訓(xùn)練基模型，再將各基模型的輸出進行融合獲得售電量預(yù)測數(shù)據(jù)。本文采用均方根誤差和平均絕對百分誤差作為評價標(biāo)準(zhǔn)。實驗結(jié)果表明，本文所提融合模型對比傳統(tǒng)單模型有更高的預(yù)測精度，且相比現(xiàn)有預(yù)測算法，融合模型預(yù)測更加準(zhǔn)確和穩(wěn)定。關(guān)鍵詞：經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解? 多模型融合? 售電量預(yù)測? 深度學(xué)習(xí)中圖
科技創(chuàng)新導(dǎo)報 2021年6期2021-07-25
- 基于EMD的長周期地震動分量提取方法
期，結(jié)合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解，提取2 s以上的本征模態(tài)函數(shù)及殘值重構(gòu)并基線校正后作為長周期分量，其余本征模態(tài)函數(shù)重組為短周期分量;通過原地震動與分量的相關(guān)性、反應(yīng)譜的離散性對提取方法的有效性進行驗證，并與既有方法進行對比。結(jié)果表明：該長周期地震動分量提取方法能較好地提取出在長周期和短周期部分與原地震動具有較好的相關(guān)性、地震反應(yīng)譜離散性較小的長、短周期分量，且較好地反映原地震動的譜特征，在長周期地震動分量提取中具有更好的適應(yīng)性。關(guān)鍵詞：長周期地震動;經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解;本
土木建筑與環(huán)境工程 2021年3期2021-07-11
- 對蝦養(yǎng)殖溶解氧濃度組合預(yù)測模型EMD-RF-LSTM
一種基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解、隨機森林和長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（EMD-RF-LSTM）的對蝦養(yǎng)殖溶解氧濃度組合預(yù)測模型。首先采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）對養(yǎng)殖水質(zhì)溶解氧濃度時序數(shù)據(jù)進行多尺度特征提取，得到不同尺度下的固有模態(tài)分量（IMF）;然后分別采用長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和隨機森林（RF）對高、低頻不同尺度IMF進行建模;最后結(jié)合各分量預(yù)測結(jié)果構(gòu)建疊加模型，實現(xiàn)對溶解氧濃度時序數(shù)據(jù)的綜合預(yù)測。本研究模型在廣東省湛江市南三島對蝦養(yǎng)殖基地展開了試驗及應(yīng)用，在基于
智慧農(nóng)業(yè)（中英文） 2021年2期2021-01-17
- EMD與自適應(yīng)陷波濾波器的小電流系統(tǒng)單相接地故障仿真研究
難，提出經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）和自適應(yīng)陷波濾波器（ANF）算法相結(jié)合的檢測方法。EMD對信號的處理有較好的自適應(yīng)性，可以將信號分解為各固有模態(tài)函數(shù)，起到降噪效果;ANF算法具有圓形的周期軌道，通過調(diào)節(jié)自身參數(shù)，可以實時、準(zhǔn)確地自動跟蹤特定頻率信號。首先，用EMD算法對各饋線故障零序電流進行分解，提取第一階固有模態(tài)分量作為各線路的零序電流的特征量;其次，將第一階固有模態(tài)分量輸入到ANF中;最后，通過比較ANF輸出信號的能量大小，判斷出故障線路。對不同故障條件
現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年19期2020-10-13
- 基于時空相關(guān)性的短時交通流預(yù)測模型
空特性的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）和長短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的交通流預(yù)測模型。首先，對交通流序列進行EMD分解得到具有不同時間尺度的本征模態(tài)分量，然后，結(jié)合空間特性采用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對交通流進行預(yù)測。通過仿真實驗可得：與傳統(tǒng)的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，基于時空特性的EMD-LSTM預(yù)測模型的均方根誤差分別減少了3.81;平均絕對誤差分別減少了2.29。關(guān)鍵詞：短時交通流預(yù)測;經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解;時空特性;長短期記憶單元中圖分類號：TP311 文獻標(biāo)識碼：A
電腦知識與技術(shù) 2020年18期2020-10-09
- 基于循環(huán)平穩(wěn)周期延拓EMD的滾動軸承故障診斷研究
關(guān)鍵詞：經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解;改進方法;滾動軸承;故障診斷1 基本理論經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）是黃鍔[4]提出的一種處理非平穩(wěn)信號的新方法，該方法可將信號分解成一系列信號，外加一個殘余分量，這些信號分量叫做本征模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function，IMF）。4 實例分析美國凱斯西儲大學(xué)軸承中心實驗臺如圖4所示，本章節(jié)選用SKF6205驅(qū)動端軸承滾動體損傷振動數(shù)據(jù)，滾動體損傷直徑l為0.17
科技風(fēng) 2020年25期2020-10-09
- 基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的發(fā)動機故障診斷技術(shù)研究
信號進行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的發(fā)動機故障診斷方法，利用不同故障造成的分解子信號能量差異構(gòu)造故障特征向量，對子信號能量占比按頻段進行歸類，增加了相同故障類型的相似度和不同故障類型的區(qū)分度。關(guān)鍵詞：發(fā)動機;故障;診斷;經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解;能量;特征向量;歸類0? 引言發(fā)動機是各類機械裝置產(chǎn)生動力的源泉，類似于人類的心臟，及早的診斷出發(fā)動機存在的不正常現(xiàn)象并采取有效措施對提高發(fā)動機的安全性、可靠性，降低維修費用和防止突發(fā)事故具有重大的現(xiàn)實意義[1]。例如在參加國際裝備競賽或閱
內(nèi)燃機與配件 2020年5期2020-09-10
- 基于EMD.ARXG模型的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測研究
RXG（經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解?自回歸）改進的組合模型來應(yīng)對復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測，該模型彌補了單一預(yù)測算法的缺陷，提高了預(yù)測模型的準(zhǔn)確性。以“韓國薩德”事件和“全國兩會”事件作為輿情熱點對其進行預(yù)測實驗，引入WNN（小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）與EMD?BPNN（BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）進行輿情預(yù)測，并與EMD.ARXG模型進行實驗對比，實驗結(jié)果證明，EMD.ARXG模型具有較好的預(yù)估準(zhǔn)確度。關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測; EMD.ARXG模型; 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解; 短期預(yù)測; 組合模型; 預(yù)測實驗中
現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年3期2020-08-04
- 網(wǎng)絡(luò)信息資源的冗余數(shù)據(jù)檢測算法設(shè)計
據(jù)，采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法提取冗余數(shù)據(jù)特征，通過特征時間序列得出其狀態(tài)特征分布函數(shù)，據(jù)此構(gòu)建線性冗余數(shù)據(jù)檢測模型;針對非線性冗余數(shù)據(jù)難以檢測的問題，重構(gòu)非線性冗余數(shù)據(jù)特征，采用高階累積特征后置聚焦搜索方法構(gòu)建特征時間序列的指向性波束模型，實現(xiàn)非線性冗余數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確檢測。實驗結(jié)果表明，該算法能夠準(zhǔn)確檢測網(wǎng)絡(luò)信息資源冗余信息，對冗余數(shù)據(jù)的查全率為98%，檢測準(zhǔn)確率為95%，證明該算法性能優(yōu)異。關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)信息資源; 冗余數(shù)據(jù); 檢測算法; 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解中圖分類號
微型電腦應(yīng)用 2020年7期2020-07-29
- 強噪聲背景下滾動軸承微弱故障特征信號的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解
故障信號經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解問題，提出了一種基于級聯(lián)自適應(yīng)分段線性隨機共振系統(tǒng)降噪的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法。該方法依賴于級聯(lián)自適應(yīng)分段線性隨機共振系統(tǒng)優(yōu)良的降噪特性，首先對含噪信號進行降噪處理，然后再進行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解。通過對軸承故障仿真信號和滾動軸承實驗信號的分析，結(jié)果表明該方法能有效濾除高頻噪聲，減少經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解階數(shù)，提高經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的質(zhì)量，實現(xiàn)強噪聲背景下滾動軸承早期微弱故障特征提取。關(guān)鍵詞：故障診斷;滾動軸承;經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解;級聯(lián)分段線性系統(tǒng);自適應(yīng)隨機共振中圖分類
振動工程學(xué)報 2020年3期2020-07-16
- 基于EEMD和LSTM的短期風(fēng)速預(yù)測模型研究
基于集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法（EEMD）和長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）相結(jié)合的短期風(fēng)速預(yù)測模型，該模型采用EEMD將風(fēng)速序列分解為多個頻域相對穩(wěn)定的子序列，進而改善經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法（EMD）模態(tài)混疊現(xiàn)象，再采用LSTM構(gòu)建預(yù)測模型，實現(xiàn)短期風(fēng)速預(yù)測。該方法與其他預(yù)測方法相比，預(yù)測的精度更高，誤差更小，驗證了本文預(yù)測方法的可行性和有效性。關(guān)鍵詞：風(fēng)速預(yù)測;集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解;經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解;長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中圖分類號：TP183? ? ?文獻標(biāo)識碼：AAbstrac
軟件工程 2020年3期2020-03-20
- 融合Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與EMD的交通擁堵指數(shù)預(yù)測
一種基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）與Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合模型實現(xiàn)交通擁堵指數(shù)預(yù)測。首先，利用EMD將TPI序列分解為不同時間尺度下的IMF分量和剩余分量;然后，通過偏自相關(guān)函數(shù)（PACF）計算各分量的滯后期數(shù)，以此確定各分量在Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸入和輸出變量;之后，通過上述方法計算出各分量預(yù)測值并相加;最后，計算出總預(yù)測結(jié)果。通過計算結(jié)果可知，EMD-PACF-Elman預(yù)測方法3個評價指標(biāo)（平均絕對誤差、均方誤差、平均絕對百分誤差）的計算結(jié)果與單一E
軟件導(dǎo)刊 2020年11期2020-01-05
- 一種電力負(fù)荷預(yù)測混合模型研究
合改進的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法（IEMD）將負(fù)荷需求時間序列分解為若干個規(guī)則的低頻分量。為了補償信號分解過程中的信息損失，通過使用T-Copula進行相關(guān)分析來合并外部變量的影響。通過T-Copula分析，可從風(fēng)險值（VaR）得出峰值負(fù)荷指示二進制變量，以提峰值時間負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確性。將IEMD和T-Copula得到的數(shù)據(jù)應(yīng)用于深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）來預(yù)測特定時間的未來負(fù)荷需求。關(guān)鍵詞：短期負(fù)荷預(yù)測;經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解;T-Copula;峰值負(fù)荷;風(fēng)險值;深度置信網(wǎng)絡(luò)中圖
計算技術(shù)與自動化 2020年4期2020-01-05
- 基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的港機減速箱故障特征提取
關(guān)鍵詞：經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解;故障特征提取;港口起重機;減速箱1 研究背景隨著全球一體化的進程以及我國一帶一路倡議影響力的持續(xù)增強，港口航運業(yè)呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展的態(tài)勢。港航企業(yè)出于降低運輸成本和提高作業(yè)效率的需要，船舶大型化和裝卸機械自動化成為發(fā)展潮流。自1993年荷蘭鹿特丹港建成世界第一個自動化集裝箱碼頭以來，到如今已有多個自動化碼頭在國內(nèi)外相繼建成投產(chǎn)。而2017年底投產(chǎn)試運營的上海洋山港四期全自動化碼頭更是以90%的自動化率成為了名副其實的“無人港”。隨著港口起重
中國水運 2020年12期2020-01-03
- 基于BEMD的數(shù)字圖像水印算法
地保護。經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解是一種全新的多尺度分析方法，在非線性非平穩(wěn)信號分析方面有良好的性能。文章實現(xiàn)了將二維經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法應(yīng)用于數(shù)字水印的嵌入與提取，對水印圖像添加高斯白噪聲和JPEG壓縮圖像進行攻擊并進行水印再提取，驗證了算法具有一定的不可見性和較強的魯棒性。關(guān)鍵詞：數(shù)字水印;經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解;固有模態(tài)分量中圖分類號：TP309.7 ? ? ? 文獻標(biāo)志碼：A ? ? ? ? 文章編號：2095-2945（2019）35-0142-02Abstract： Di
科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2019年35期2019-12-19
- 基于EMD方法和MAC協(xié)議的水聲傳感網(wǎng)絡(luò)研究
問控制;經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解;水聲信號;噪聲海洋覆蓋地球70%以上地區(qū)，充分地開發(fā)、利用海洋資源在陸地資源逐漸枯竭的情況下尤為重要。我國海岸線長達1.8萬km，濱臨東海、南海、黃海和渤海海域，具有豐富的海洋資源，主要包括石油天然氣資源、銅錳等礦產(chǎn)資源、豐富的漁業(yè)資源。因此，海洋技術(shù)的開發(fā)對我國發(fā)展尤為重要[1]。海洋內(nèi)部通信主要通過水聲無線傳感網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)。由于水對聲音具有透明性，水聲信號傳感網(wǎng)絡(luò)中廣泛采用水聲作為載體。水聲傳感網(wǎng)絡(luò)已廣泛用于海洋資源開發(fā)、海洋環(huán)境勘測
無線互聯(lián)科技 2019年16期2019-12-05
- 獨立分量分析在水工結(jié)構(gòu)模態(tài)混頻中的應(yīng)用
）改進的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）的信號特征信息的識別方法。這種方法在對消除EMD模態(tài)混疊問題和冗余問題較為有效，能夠得到相對真實物理意義的固態(tài)模量（IMF）。通過構(gòu)造仿真信號。該方法為大型泄流結(jié)構(gòu)在強噪聲背景下的結(jié)構(gòu)有效信息提取提供了一種捷徑。關(guān)鍵詞：獨立分量分析；經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解；模態(tài)混頻第1章 緒論1.1 課題研究背景及意義在水工結(jié)構(gòu)的安全監(jiān)測這一領(lǐng)域，對振動信號的處理分析，是工程中進行故障診斷、工作質(zhì)量評價、健康監(jiān)測、參數(shù)監(jiān)測的必要手段。主分量分析（PCA
炎黃地理 2019年3期2019-09-10
- 基于EMD算法的量化交易策略研究
此，引入經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）算法，通過對原始價格序列進行分解并構(gòu)造出能夠反映市場的趨勢性強度的對數(shù)波動能量比指標(biāo)，由此構(gòu)造出商品期貨日內(nèi)型的量化交易策略。通過對過去五年時間的回測，策略表現(xiàn)出了長期的穩(wěn)定性以及較好的業(yè)績，之后通過引入止損機制使得策略的業(yè)績進一步提高。關(guān)鍵詞：經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解;量化交易;策略研究中圖分類號：F830.91 ? ? ? ?文獻標(biāo)志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2019）19-0101-04趨勢和震蕩是金融市場中普
經(jīng)濟研究導(dǎo)刊 2019年19期2019-08-24
- 基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫室溫濕度預(yù)測
一種基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（empirical mode decomposition，簡稱EMD）和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（wavelet neural network，簡稱WNN）的溫室溫濕度組合預(yù)測方法。首先，利用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法將原始時間序列分解成一系列分量;然后對各分量分別構(gòu)建小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行預(yù)測;最后疊加各子序列得到預(yù)測值。結(jié)果表明，運用EMD-WNN組合的溫度模型有效性為0.993 4，濕度模型有效性為0.978 1，且優(yōu)于單獨WNN模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2019年1期2019-08-13
- 基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和深度學(xué)習(xí)模型的高新區(qū)經(jīng)濟增長預(yù)測
出了一種經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）與長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）相結(jié)合的模型：ELSTM，對中關(guān)村示范區(qū)總收入增速進行預(yù)測。實證實驗表明，ELSTM模型相較于其他模型具有更高的精度。關(guān)鍵詞：經(jīng)濟預(yù)測；經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解；深度學(xué)習(xí)中圖分類號：F014.7文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1008-4428（2019）03-0109-03一、 背景近年來，我國經(jīng)濟發(fā)展進入了“新常態(tài)”，經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)出了一些新特點。2014年11月，習(xí)近平在APEC峰會上系統(tǒng)闡述了中國經(jīng)濟新常態(tài)的
市場周刊 2019年3期2019-05-12
- 基于EMD的金剛石砂輪磨損狀態(tài)聲發(fā)射監(jiān)測
點，采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法將磨削聲發(fā)射信號分解為多個平穩(wěn)的固有模態(tài)函數(shù)之和，并提取其有效值、方差和能量系數(shù)等特征值.在磨削金剛石砂輪從輕度磨損狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)閲?yán)重磨損狀態(tài)時，固有模態(tài)函數(shù)的有效值（IMFrms）和方差（IMFvar）增大，而能量系數(shù)（IMFpe）發(fā)生明顯的變化;將其做為最小二乘支持向量機的輸入?yún)?shù)，對金剛石砂輪的輕度磨損狀態(tài)和嚴(yán)重磨損狀態(tài)成功地進行了智能監(jiān)測.關(guān)鍵詞：氧化鋯磨削;金剛石砂輪磨損狀態(tài)監(jiān)測;聲發(fā)射;經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解;最小二乘支持向量機中圖分
湖南大學(xué)學(xué)報·自然科學(xué)版 2019年2期2019-04-13
- 結(jié)合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解能量矩占比和方差貢獻率法的步態(tài)信號特征向量提取
出了基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）能量矩占比、方差貢獻率法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論相結(jié)合的正常人與患者步態(tài)信號的特征向量提取和步態(tài)分類的分析方法。首先將步態(tài)信號進行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解，得到所需要內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)分量（IMF），通過離散采樣點求出包含主要步態(tài)特征信息的各階IMF分量的能量矩占比與方差貢獻率作為特征向量，并以此作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對步態(tài)進行分類。經(jīng)實驗分析該方法能較好地識別出步態(tài)類型。關(guān)鍵詞：步態(tài)分類;經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解;能量矩占比;方差貢獻率
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2019年2期2019-03-29
- 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解去噪方法研究
關(guān)鍵詞】經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解；IMF；最小能量中圖分類號： TN957.52 文獻標(biāo)識碼： A 文章編號： 2095-2457（2018）23-0072-002DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.23.0290 引言經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（empirical mode decomposition簡稱EMD）方法是由Huang等[1]于1998年提出的一種數(shù)據(jù)消噪算法，具有分解模態(tài)少、不用選擇基函數(shù)等優(yōu)點，近年來該方法已成功應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)
科技視界 2018年23期2018-12-12
- 基于IMF能量矩的腦電情緒特征提取研究
上，結(jié)合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）和能量矩提出一種新的腦電特征提取方法。該研究利用小波變換提取左右前額葉（AF3，AF4）、左右額葉（F3，F(xiàn)4）和左右頂葉（FC5，F(xiàn)C6）通道的α波、θ波、β波和γ波節(jié)律；對提取的腦電節(jié)律進行EMD分解獲得固有模態(tài)函數(shù)（IMF）分量，再進一步提取IMF分量的能量矩特征；最后使用支持向量機實現(xiàn)情感狀態(tài)評估。實驗結(jié)果表明，將IMF能量矩用于腦電信號情感識別是可行的。關(guān)鍵詞： 小波變換； 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解； 本征模態(tài)函數(shù)； 能量矩；
現(xiàn)代電子技術(shù) 2018年20期2018-10-24
- 改進EMD與小波閾值相結(jié)合的光生混沌信號降噪
信號經(jīng)過經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）后得到具有不同時間特征尺度的固有模態(tài)函數(shù)（IMF）分量，由于各分量中噪聲與信號同時存在，會發(fā)生模態(tài)混疊。針對此問題，提出一種改進EMD與小波閾值法相結(jié)合的光生混沌信號降噪方法。首先對經(jīng)過EMD分解后的IMF分量采用兩種不同閾值函數(shù)分別對信號主導(dǎo)模態(tài)分量和噪聲主導(dǎo)模態(tài)分量進行去噪處理，然后將提取出的信號成分相加重構(gòu)得到混沌信號。仿真結(jié)果表明：該方法能夠有效地去除噪聲，且降噪效果優(yōu)于已有的EMD分解去噪方法，可進一步提高重構(gòu)信號的
現(xiàn)代電子技術(shù) 2018年17期2018-09-12
- 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解在切削振動信號分析中的應(yīng)用
出了運用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解對振動信號進行分析的方法，構(gòu)建了分段頻率變化的仿真振動信號，分別對仿真振動信號進行短時傅里葉變換、小波變換和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解時頻分析。結(jié)果表明，經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法具有更高的時頻分辨率，運用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法對實際振動信號進行分析，提取典型分量繪制希爾伯特幅值譜，能較好地反映振動信號的時頻變化規(guī)律。經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解適合對切削振動信號進行分析，但是需要對算法的模態(tài)混疊及計算效率低等不足進行完善。研究結(jié)果對非平穩(wěn)信號的分析具有參考價值。關(guān)鍵詞：切削加工工
河北工業(yè)科技 2018年3期2018-09-10
- 基于EMD和ARMA模型的上證指數(shù)預(yù)測①
一種基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）和自回歸滑動平均模型（ARMA）的預(yù)測方法。首先利用EMD對上證指數(shù)數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)化處理，使上證指數(shù)數(shù)據(jù)更有規(guī)律性，改善上證指數(shù)數(shù)據(jù)的非線性、非平穩(wěn)性特性，然后利用ARMA模型對分解后的數(shù)據(jù)建模預(yù)測。研究結(jié)果表明：和直接利用ARMA模型進行預(yù)測所得的結(jié)果相比，本文所提的方法預(yù)測精度更高。關(guān)鍵詞：經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD） 自回歸滑動平均模型（ARMA） 上證指數(shù) 預(yù)測中圖分類號：F832.51 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-0
中國商論 2018年16期2018-09-10
- MRSVD—EMD方法在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用
摘 要：經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）廣泛應(yīng)用在故障分析過程中，特征提取時從狀態(tài)信息中提取與機械設(shè)備故障有關(guān)的信息[1]。針對經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解受噪聲影響較大的問題，提出多分辨奇異值分解的方法，可以先利用多分辨奇異值分解將信號分成具有不同分辨率的近似信號和細(xì)節(jié)信號實現(xiàn)信號降噪，再進行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解，并計算其Hilbert邊際譜得到準(zhǔn)確的特征頻率。實驗通過仿真信號和滾動軸承故障特征提取，證明了多分辨奇異值分解（MRSVD-EMD）方法在滾動軸承故障診斷中能有效去除信號中的噪
軟件導(dǎo)刊 2018年5期2018-06-21
- 抽油機示功圖位移測量方法研究
法借鑒了經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解提取趨勢項的原理，并利用積分后信號的信噪比較高的特點，把信號波峰波谷的中點作為特征點從而擬合出漂移項?；谠摲椒ǎ疚难兄屏艘环N無線遠(yuǎn)程示功儀，能夠?qū)崿F(xiàn)連續(xù)測量油井示功圖，在現(xiàn)場和導(dǎo)軌式滑臺進行了測試。對現(xiàn)場實驗數(shù)據(jù)的分析結(jié)果表明：該方法能得到無漂移項的位移信號，測量精度滿足工程要求，測量誤差隨著抽油機沖次的增大而減小。關(guān)鍵詞： 加速度信號；位移；經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解；示功圖；漂移項Abstract：Calculating displaceme
智能計算機與應(yīng)用 2018年2期2018-05-23
- 齒輪故障振動信號特征提取方法研究
一種基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法和相關(guān)分析相結(jié)合的去噪方法。將該方法應(yīng)用于齒輪故障實測信號，達到了降噪的目的，該方法有效的解決了EMD過程產(chǎn)生的IMF分量中的噪聲分量和偽分量的判定問題，進而得到有效分量，提高EMD的分析效果。關(guān)鍵詞：故障診斷；信號特征；經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解；相關(guān)分析近些年，機械設(shè)備發(fā)展迅速，正在朝著更高要求的方向發(fā)展，而傳動裝置是機械設(shè)備中不可或缺的組成部分，齒輪傳動系統(tǒng)也是最容易出現(xiàn)故障的系統(tǒng)之一，齒輪就成為最易發(fā)生故障的零部件之一。齒輪故障出現(xiàn)在旋轉(zhuǎn)
科學(xué)與技術(shù) 2018年19期2018-05-16
- 基于EMD及主成分分析的缺陷超聲信號特征提取研究
提出一種經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）和主成分分析（PCA）相結(jié)合的缺陷信號特征提取方法。對缺陷信號進行EMD分解得到本征模態(tài)函數(shù)（IMF），根據(jù)能量比率累積選取IMF，平均截取傅里葉變換后的各模態(tài)頻譜得到能表征原信號的特征向量集；構(gòu)建PCA模型，特征向量集降維得到低維特征向量，該過程可降低缺陷信號分析數(shù)據(jù)的復(fù)雜度和冗余度，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為缺陷分類器對缺陷特征進行識別與分類。實驗結(jié)果表明該方法具有可靠的識別與分類效果。關(guān)鍵詞：超聲缺陷信號；經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解；主成分分析
中國測試 2018年2期2018-05-14
- 跨省經(jīng)濟區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展研究
DEA 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 聚類分析 Tobit回歸一、引言隨著經(jīng)濟全球化和區(qū)域經(jīng)濟一體化的發(fā)展，跨省經(jīng)濟區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展逐漸成為國內(nèi)外研究的熱點問題之一[1][2]。由于存在行政壁壘等原因，跨省經(jīng)濟區(qū)實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展面臨更多困難，尤其是處于本省邊緣地區(qū)組成的經(jīng)濟區(qū)，如何協(xié)調(diào)發(fā)展，是一個十分值得研究的課題?；春＝?jīng)濟區(qū)是將4省20個地級市聯(lián)合在一起，以徐州為中心的經(jīng)濟帶。截至2015年底，淮海經(jīng)濟區(qū)總面積17.8萬平方公里，總?cè)丝?.2億人，人口為5100萬人，地區(qū)生
時代金融 2018年8期2018-05-02
- 基于EMD和SVD的光電容積脈搏波信號去噪方法
一種結(jié)合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和奇異值分解的去噪方法。該方法采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解將光電容積脈搏波信號分解為若干個固有模態(tài)函數(shù)，通過功率譜密度判斷代表基線漂移信息的固有模態(tài)函數(shù)獲得基線漂移曲線；使用奇異值分解處理光電容積脈搏波信號中的高頻噪聲，針對傳統(tǒng)的差分譜法無法準(zhǔn)確識別奇異值有效階次的不足，提出加權(quán)能量貢獻率的方法選取奇異值的有效階次。實驗結(jié)果表明，該方法能有效消除光電容積脈搏波信號中的基線漂移和高頻噪聲，這對光電容積脈搏波信號檢測精度的提高具有重要意義。關(guān)鍵詞： 光
現(xiàn)代電子技術(shù) 2018年4期2018-03-07
- 基于改進EMD的滾動軸承故障特征提取方法
度改進的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）特征提取方法。首先，用EMD將原始振動信號分解成若干本征模函數(shù)（intrinsic mode function，IMF）分量，計算原始信號及分解后各階IMF分量的包絡(luò)譜;然后，用灰色關(guān)聯(lián)度分析計算原始信號包絡(luò)譜與IMF分量包絡(luò)譜之間的關(guān)聯(lián)度，以包絡(luò)譜關(guān)聯(lián)度大小篩選IMF分量進行加權(quán);最后，對加權(quán)的IMF分量計算能量、峭度、偏度形成特征集，通過主元分析（Principal
軟件導(dǎo)刊 2018年12期2018-02-12
- 高新技術(shù)園區(qū)創(chuàng)新投入周期研究
本文采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法，分別對2009年1月到2015年9月中關(guān)村示范區(qū)創(chuàng)新投入指標(biāo)的月度數(shù)據(jù)進行測算分析。結(jié)果表明，中關(guān)村示范區(qū)創(chuàng)新資源配置并不均衡，創(chuàng)新的資金投入和人力投入周期并不對稱，直接影響經(jīng)濟穩(wěn)定性。Abstract： Innovation-oriented economy is the inevitable road of China's economic development， and High-tech Park is an impor
價值工程 2018年6期2018-02-08
- 一種石英撓性擺式加速度計隨機振動誤差建模方法
出一種將經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法、 時間序列分析法與Kalman濾波相結(jié)合， 對隨機振動引起的石英撓性擺式加速度計誤差進行建模的方法。 針對隨機振動引起的加速度計非平穩(wěn)序列誤差， 通過經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法有效分離出誤差序列中的非平穩(wěn)成分， 進一步采用時間序列分析法建立平穩(wěn)序列的誤差模型， 并引入Kalman濾波算法對模型的預(yù)測誤差進行最優(yōu)估計。 實現(xiàn)了對加速度計隨機振動誤差的精確建模， 提高了隨機振動環(huán)境下石英撓性擺式加速度計的測量精度。關(guān)鍵詞： 石英撓性擺式加速度計；
航空兵器 2017年5期2017-11-27
- 基于VMD分解和小波閾值的語音信號去噪
值去噪；經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解；總體平均模態(tài)分解DOIDOI：10.11907/rjdk.172283中圖分類號：TP301文獻標(biāo)識碼：A文章編號：16727800（2017）0100012030引言1998年，Huang N E.等[1]提出了經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）算法。EMD作為一種優(yōu)秀的時頻信號分析方法，不僅可以對線性、平穩(wěn)的信號進行分析，也同樣適合對非線性、非平穩(wěn)的信號進行分析。與其它時頻分析方法相比
軟件導(dǎo)刊 2017年10期2017-11-02
- 識別簡支梁鋼橋損傷的仿真分析
，介紹了經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）的原理及波形指數(shù)的概念。為了研究橋梁結(jié)構(gòu)的健康監(jiān)測問題，在有限元理論基礎(chǔ)上，運用有ANSYS軟件，建立與試驗室試件相對應(yīng)的簡支鋼梁有限元模型。在模擬的時間-位移關(guān)系曲線基礎(chǔ)上，經(jīng)Hilbert-Huang變換和傳統(tǒng)時幅域分析中的波形因數(shù)相結(jié)合，通過加瞬時激力于跨中，得到各位置處的指標(biāo)值及變化率，識別了損傷位置和損傷程度。Abstract： The purpose and significance of bridge healt
價值工程 2017年15期2017-05-11
- 因子分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合的體育成績預(yù)測模型
數(shù)據(jù)進行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和因子分析，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立體育成績預(yù)測模型，并通過仿真實驗對性能進行測試，結(jié)果表明，采用該模型進行體育成績預(yù)測的精度較高，收斂性較好。關(guān)鍵詞： 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解； 時間序列； 因子分析； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中圖分類號： TN711?34； TP391 文獻標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）05?0130?04Abstract： The sports result prediction is the key to formu
現(xiàn)代電子技術(shù) 2017年5期2017-04-01
- 基于EMD的電弧反射電纜故障測距脈沖信號提取方法
關(guān)鍵詞】經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 電弧反射 電纜故障 脈沖信號提取電弧反射法：低壓脈沖的注入是在故障燃弧的時候進行的，利用于故障點脈沖發(fā)射波形的觀察測距。脈沖波形會受到故障電弧電壓不穩(wěn)定因素的干擾，對于其識別和測距都產(chǎn)生困難。因此如何在干擾中獲取脈沖信號成為了新的待解決的問題。本文主要是從脈沖信號的特性作為突破點，以EMD作為基礎(chǔ)，分析電弧反射電纜故障測距脈沖信號提取方法，并且根據(jù)實際的數(shù)據(jù)內(nèi)容進行驗證。1 受干擾脈沖信號的特性ARM裝置能夠接收到的信號主要包括兩種：
電子技術(shù)與軟件工程 2016年16期2017-03-17
- 基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的信號去噪
出了基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Empirical mode decomposition， EMD）的去噪方法。EMD中去噪的關(guān)鍵是高低頻索引值的分界點，針對經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解去噪中索引值難以確定的問題，本文采用相關(guān)系數(shù)法確定索引值。將含噪信號分解成有限個本征模態(tài)函數(shù)（（Intrinsic mode function， IMF）），利用相關(guān)系數(shù)的變化規(guī)律確定索引值，再由低頻部分的IMF進行信號重構(gòu)。仿真結(jié)果表明，本文提出的方法具有可行性和有效性?！娟P(guān)鍵詞】經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解；索
科技視界 2016年27期2017-03-14
- 網(wǎng)絡(luò)被入侵后的信號檢測系統(tǒng)設(shè)計與優(yōu)化
平穩(wěn)信號經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和高階時頻譜特征提??；然后進行信號檢測系統(tǒng)的開發(fā)；最后通過仿真實驗進行性能測試。仿真結(jié)果表明，采用該信號檢測系統(tǒng)能準(zhǔn)確檢測網(wǎng)絡(luò)被入侵后的異常信號，且準(zhǔn)確檢測概率高于傳統(tǒng)方法。關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)入侵； 信號檢測； 譜分析； 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解中圖分類號： TN911.23?34； TP393 文獻標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）03?0058?04Design and optimization of signal detec
現(xiàn)代電子技術(shù) 2017年3期2017-03-04
- 網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定節(jié)點的動態(tài)特征挖掘模型
提出基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和功率譜密度特征提取的網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定節(jié)點的動態(tài)特征挖掘模型。首先對網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定節(jié)點輸出信號進行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解，將一個復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定節(jié)點的動態(tài)信號分解成若干個IMF分量之和，對分解信號進行功率譜密度特征提取，實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定節(jié)點的動態(tài)特征挖掘。仿真結(jié)果表明，該挖掘模型能準(zhǔn)確實現(xiàn)對不穩(wěn)定節(jié)點輸出信號的參量估計和動態(tài)特征提取，特征挖掘精度較高，較好地實現(xiàn)了對不穩(wěn)定節(jié)點的定位識別。關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定節(jié)點； 輸出信號； 動態(tài)特征挖掘； 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解中
現(xiàn)代電子技術(shù) 2017年3期2017-03-04
- HHT和HMM在血細(xì)胞信號識別中的應(yīng)用
選取經(jīng)過經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解得到的各本質(zhì)模態(tài)函數(shù)中相關(guān)性較大的分量，以這些分量的能量矩作為信號的特征量，由HMM訓(xùn)練得到正常人和病患者的模型參數(shù)并用做分類識別。實驗結(jié)果表明，該方法可以較好地識別正常人和病患者的血細(xì)胞信號，綜合準(zhǔn)確率達89.13%。關(guān)鍵詞： 信號檢測與分析； 希爾伯特黃變換； 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解； 隱馬爾科夫模型； 特征提??； 血細(xì)胞信號分析中圖分類號： TN911.7?34； TP 391.4 文獻標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016
現(xiàn)代電子技術(shù) 2016年23期2017-01-12
- 基于雙重對稱延拓的HHT端點效應(yīng)抑制方法
)摘要：經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解( empirical mode decomposition，EMD)存在端點飛翼的固有問題，使信號兩端出現(xiàn)扭曲失真。為抑制EMD端點效應(yīng)，文章提出雙重對稱延拓法，以端部數(shù)據(jù)對稱延拓作為首次延拓，以極值點對稱延拓作為二次延拓，該方法可同時實現(xiàn)EMD分解和Hilbert變換兩階段端點效應(yīng)的抑制。仿真信號和地震響應(yīng)的工程算例通過IMF分量對比、瞬時頻率對比，以及整體正交性、相關(guān)系數(shù)等指標(biāo)的對比，驗證了該方法具有良好的端點效應(yīng)抑制效果,同時還
福建工程學(xué)院學(xué)報 2016年4期2017-01-11
- 基于EMD和盒維數(shù)的Wigner-Ville分布交叉項的抑制方法
叉項，用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)和盒維數(shù)來抑制與真實頻率相同的交叉項。仿真分析表明該方法較好地抑制了Wigner-Ville分布中的交叉項，同時該方法還具有良好的抗噪性?！綝OI】10.13616/j.cnki.gcjsysj.2016.09.0221 引言電力系統(tǒng)中的諧波、間諧波信號、低頻振蕩信號以及電壓閃變信號均可表示為幾個復(fù)頻信號的疊加。準(zhǔn)確地確定信號的頻率和主導(dǎo)時間，有利于研究其產(chǎn)生的機理，有利于正確認(rèn)識系統(tǒng)的本質(zhì)。對于這類信號可以用時間和頻率的聯(lián)合
工程建設(shè)與設(shè)計 2016年12期2016-12-08
- 特征模態(tài)函數(shù)雙譜分析在葉片裂紋識別中的應(yīng)用
首先利用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）對振動信號進行自適應(yīng)濾波分解，產(chǎn)生一系列不同時間尺度的特征模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function，IMF），然后對含有高頻信號的高階IMF分量進行重構(gòu)，利用雙譜提取葉片裂紋的振動信號特征。通過仿真信號和實驗分析，驗證葉片裂紋產(chǎn)生的高頻沖擊對葉片振動信號高頻部分雙譜的影響，證明IMF分量雙譜分析的有效性，為風(fēng)電葉片正常狀態(tài)監(jiān)測提供依據(jù)。關(guān)鍵詞：振動與波；
噪聲與振動控制 2016年1期2016-08-04
- 基于WPD和EMD的噪聲品質(zhì)預(yù)測模型
PD）和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）的21個特征頻帶劃分方法。按照所提出的方法，將采集得到的車輛噪聲信號進行分解并提取信號在各頻帶的聲能量時變特征。之后根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理將提取的能量特征作為輸入，計算得出響度和尖銳度等聲品質(zhì)評價參數(shù)作為輸出，建立一種基于WPD和EMD的聲品質(zhì)評價模型。驗證結(jié)果表明，所建立的模型可以準(zhǔn)確地預(yù)測響度和尖銳度等心理聲學(xué)參數(shù)，可作為聲品質(zhì)評價的一種有效方法。關(guān)鍵詞：聲學(xué)；聲品質(zhì)；小波包；經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；能量特征作為舒適性評價的
噪聲與振動控制 2016年1期2016-08-04
- 內(nèi)燃動車組輔助機組拍振現(xiàn)象分析
后，聯(lián)合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解EMD分解法和希爾伯特-黃變換對實測振動信號進行分析，繪制拍振頻率與轉(zhuǎn)速差的關(guān)系曲線，并以此確定消除拍振的機組轉(zhuǎn)速差范圍。最后，設(shè)計機組在兩種轉(zhuǎn)速差下運行的試驗，實測驗證理論分析結(jié)果：兩機組轉(zhuǎn)速差小于8 r/min時，機組拍振現(xiàn)象削弱；聯(lián)立EMD和HHT方法解決拍振現(xiàn)象具有高效性和工程實用性。關(guān)鍵詞：振動與波；輔助機組；轉(zhuǎn)速差；經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解；HHT；拍振內(nèi)燃動車是在電氣化鐵路水平不高的地區(qū)廣泛使用的一種鐵路運輸工具，其動力源是自帶柴油機
噪聲與振動控制 2016年1期2016-08-04
- 基于改進CEEMD算法的電力系統(tǒng)基波提取算法
結(jié)合傳統(tǒng)經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)、集總平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)和補充的EEMD(Complementary EEMD, CEEMD)方法，針對它們在電網(wǎng)系統(tǒng)諧波檢測中存在的嚴(yán)重的模態(tài)混淆現(xiàn)象，改進了CEEMD算法，對輸出的模態(tài)函數(shù)從高頻到低頻再次進行逐一分解，并剔除每次分解出的高頻信號。仿真結(jié)果表明，改進后的方法能夠避免模態(tài)混淆和產(chǎn)生虛假分量，并能準(zhǔn)確找出混合波(畸變波)中的基波，非常適用于電力系統(tǒng)基波的提取。關(guān)鍵詞經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解; 諧波檢測; 基波提取自
上海電機學(xué)院學(xué)報 2016年3期2016-08-04
- APEEMD及其在轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷中的應(yīng)用*
總體平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition, 簡稱EEMD)是抑制經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition, 簡稱EMD)模態(tài)混疊的有效方法，針對EEMD分解效果依賴于添加噪聲的大小、篩分次數(shù)和總體平均次數(shù)等參數(shù)的選擇及噪聲殘留大、分解不完備等問題，提出了自適應(yīng)部分集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解。該方法通過成對地向目標(biāo)信號加入自適應(yīng)噪聲，并對每個內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode
振動、測試與診斷 2016年2期2016-08-03
- 一種非平穩(wěn)轉(zhuǎn)速下不平衡信號提取方法*
一種基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition，簡稱EMD)和瞬時頻率估計的不平衡信號提取方法。與傳統(tǒng)的平穩(wěn)信號分析方法不同，該方法采用3次樣條插值法從鍵相信號中獲取轉(zhuǎn)子的瞬時頻率，由瞬時頻率構(gòu)造不平衡信號，進而采用最小二乘法(least square method, 簡稱LSM)辨識出不平衡信號的幅值和相位。為提高幅值和相位估計的精度，采用EMD算法對振動信號進行濾波處理后，再從中抽取數(shù)據(jù)樣本。仿真和實驗結(jié)果表明，該方法能
振動、測試與診斷 2016年2期2016-08-03
- 基于EMD-LSSVM的地下水水質(zhì)綜合評價法*1
上，使用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法(EMD)對原始數(shù)據(jù)進行處理，并利用該方法評價李官堡水源地的地下水水質(zhì)，同時與模糊綜合評判和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價結(jié)果對比，結(jié)果表明，經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和最小二乘支持向量機模型在水環(huán)境的水質(zhì)預(yù)測與綜合評價中具有突出優(yōu)勢．關(guān)鍵詞:最小二乘支持向量機；經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解；水質(zhì)評價地下水是水資源的重要組成部分，由于其豐富的儲量和廣泛的應(yīng)用越來越受到人們的關(guān)注．地下水質(zhì)量綜合評價成為地下水水資源開發(fā)利用的重要環(huán)節(jié)，科學(xué)地評價地下水質(zhì)量，正確地判定地下水水質(zhì)狀況，對
通化師范學(xué)院學(xué)報 2016年4期2016-07-21
- 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的非平穩(wěn)信號數(shù)據(jù)濾波處理研究
09)?經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的非平穩(wěn)信號數(shù)據(jù)濾波處理研究楊思炫，劉義，徐建國，高保林(合肥工業(yè)大學(xué)儀器科學(xué)與光電工程學(xué)院，安徽合肥230009)摘要：隨著科學(xué)研究的不斷深入，人們對許多實際問題中的非平穩(wěn)信號的處理精度提出了更高的要求。對此，文章論述了一種基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)的非平穩(wěn)信號數(shù)字濾波處理方法，并采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法和低通濾波法，對文中構(gòu)造的一組真值為低頻的非平穩(wěn)信號數(shù)據(jù)分別進行處理，以相似度作為評判兩種濾波方法精度的標(biāo)準(zhǔn)。經(jīng)研究表明，在處理非平穩(wěn)信號
安徽職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報 2016年2期2016-07-13