搜索结果: 1-15 共查到“工学 经验模态分解”相关记录44条 . 查询时间(0.196 秒)
中值互补集合经验模态分解
模态分裂 中值算子 互补白噪声 互补集合经验模式分解
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2024/1/16
针对经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)系列方法存在的模态分裂(Mode splitting,MS)问题,提出中值互补集合经验模态分解(Median complementary ensemble EMD,MCEEMD)算法.通过概率模型量化互补集合经验模态分解(Complementary ensemble EMD,CEEMD)的MS问题,证明了使用中值算...
中国科学院合肥物质科学研究院专利：基于经验模态分解的激光雷达信号处理方法
中国科学院合肥物质科学研究院 专利 经验模态分解 激光雷达 信号处理
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2023/12/8
中国科学院合肥物质科学研究院专利：基于经验模态分解的激光雷达信号处理方法
基于经验模态分解方法的拉曼光谱信号处理研究
经验模态分解(EMD) 拉曼光谱 本征模式分量(IMF) 信号自适应分析
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2019/6/6
经验模态分解(EMD)方法是一个以信号内在物理频率成分为对象的自适应时频分析方法,而常见的非平稳信号分析方法,比如小波分析,它需要选择小波基,不同小波基的分析结果不同;拉曼光谱信号是典型的非线性和非平稳信号,EMD方法充分地保留了信号本身的非线性和非平稳的特征,适应于拉曼光谱信号的分析。实验在自行研制的拉曼光谱测试平台上获得了原始的拉曼光谱信号,并通过经验模态分解将信号分解成不同频率的10个本征模...
利用经验模态分解及小波变换压制微震信号中的随机噪声
微震信号 降噪技术 经验模态分解 小波阈值
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2019/1/17
随机噪声的压制是微震信号分析过程中的重要环节,目前大多数降噪技术都不同程度的存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。针对微震信号的随机非平稳特征,提出一种联合经验模态分解(EMD)及小波阈值的降噪方法,压制微震信号中的随机噪声。该法首先使用EMD 对微震信号进行自适应分解,得到有限个本征模态函数(IMF)。考虑到随机噪声主要集中在高频IMF 分量中,基于噪声能量突变原则找出低频IMF 分量与高频IM...
对近场速度脉冲型地震而言，其速度时程的主脉冲形状通常是不对称的，为了克服该现象对量化识别速度脉冲型地震动带来的影响，基于经验模态分解（EMD）良好的自适应分解能力，该文建立了以本征模态函数（IMF）重构为基础的速度脉冲量化识别方法。使用该方法进行信号重构之后，能够有效实现信号的去噪平滑，进而通过峰点法（PPM）较为准确地确定脉冲周期，最终通过其能量大小定义脉冲特征，该文还将该方法拓展到了多脉冲识别...
常规经验模态分解（EMD）方法存在模态混叠等问题会造成多解性，从而影响含气层弱信号的识别。为此，引入可改进模态混叠的聚合EMD（EEMD）方法，结合小波变换从地震数据中可提取具有明确物理和地质意义的新地震属性进行含气性检测。具体步骤为：1对地震道进行EEMD。选取具有强相关性的IMF进行重构生成地震道的特征高频子信号；2衰减梯度计算。针对EEMD处理后的IMF高频信号特征，采用改进的动态频率域窗函...
为对金属材料超声无损探伤中的微小缺陷回波进行检测，建立了金属材料背散射信号模型，讨论了调幅回波模型的中心频率估计的无偏性，并提出基于经验模态分解（EMD）和S变换的缺陷回波检测方法。首先对原始信号作EMD，通过时间尺度滤波重构信号，实现初步去噪；为抑制EMD去噪后信号的信噪混叠现象，执行基于S变换和最大类间方差法的去噪算法，进行二次去噪，得到信噪比较高但缺陷回波幅值衰减较大的信号。最后采用二次S...
改进的自适应噪声总体集合经验模态分解在光谱信号去噪中的应用
无创血糖检测 近红外光谱 信号去噪 自适应噪声总体集合经验模态分解 曲率 离散弗雷歇距离
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2016/9/8
针对近红外无创血糖检测过程中噪声对血糖浓度模型精度和稳定性的影响，提出用自适应噪声总体集合经验模态分解方法实现近红外光谱信号的去噪；同时，根据原始信号曲率和分解后本征模态函数(IMFs)曲率间的离散弗雷歇距离选择相关模态。首先，将自适应噪声的总体集合经验模态分解方法引入近红外光谱去噪过程，介绍了经验模态分解、集合经验模态分解、互补集合经验模态分解及自适应噪声总体集合经验模态分解的基本原理及具体实现...
针对微机电系统(MEMS)陀螺存在的非线性、非平稳噪声,提出了应用经验模态分解/高阶统计(EMD-HOS)的降噪方法对MEMS陀螺进行降噪。首先,采集MEMS陀螺输出信号,根据EMD算法将信号分解成本征模态函数(IMF)。采用Bootstrap技术分别估计各IMF的峰度值,进行高斯特性检验,滤除高斯IMF。接着,使用方差聚合法分别计算IMF的Hurst指数,根据Hurst指数计算阈值,对各IMF进...
基于集合经验模态分解的人体结肠动力分析
无线传感器 慢传输型便秘 结肠动力学 集合经验模态分解
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2015/12/24
针对目前临床上应用的便秘诊断措施有创且诊断效果不理想的问题,开展了基于无创检测设备获得胃肠道生理信息的研究.利用非线性分析方法分析人体结肠动力并找出正常人和便秘病人之间的区别,为临床诊断便秘提供参考.对8个正常人和10个便秘病人的结肠压力数据进行了分析.首先,通过阈值和集合经验模态分解(EEMD)有效滤除了结肠压力数据中的呼吸,咳嗽,电磁干扰等噪声;然后,提取了表征结肠动力的特征参数如结肠收缩频率...
频率调制经验模态分解在轴承故障诊断中的应用
本征模函数 振动信号分析 故障类型
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2014/9/25
在密集频率情况下，针对经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD)容易产生模态混叠的问题，本文研究了基于频率调制经验模态分解（Frequency Modulated Empirical Mode Decomposition，FM--EMD)振动信号处理方法。该方法可以较好地分解相对密集频率的弱非线性信号，得到物理意义相对明确的本征模函数(Intrinsic Mo...
为解决炸药NQR信号去噪问题，针对NQR信号非线性与非平稳性特点，提出基于经验模态分解及小波变换联合的信号去噪方法。据实验测试的黑索金NQR信号对所提方法进行去噪性能分析。结果表明该方法在保留信号有用信息的前提下可有效去除噪声，从而提高信噪比、克服小波阈值去噪与直接EMD去噪缺陷，自适应性良好，为有效的炸药NQR信号去噪方法。
基于集成经验模态分解的海杂波去噪
海杂波 集成经验模态分解 自相关函数 Savitzky Golay滤波
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2017/1/4
针对实际海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的海杂波去噪方法.利用EEMD将含有目标信号的海杂波数据分解成一系列从高频到低频的固有模态函数(IMF),通过各个IMF的自相关,分选出有用信号和噪声分量,对噪声占主导作用的IMF选用Savitzky Golay(SG)滤波方法进行消噪,将滤波后的模态分量和剩余的分量进行重构得到削噪后的信号.结合最小二乘支持向量机(LSSV...
为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征，该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量，以此获得振动信号的初始特征。再运用奇异值分解和自回归(AR)模型方法得到滚动轴承各状态振动信号的特征向量，并将其输入到改进的超球多类支持向量机中进行智能识别，从而实现滚...
基于延拓与可变余弦窗的经验模态分解改进算法研究
信号处理 经验模态分解 边界效应 可变余弦窗
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2014/8/1
针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)中存在的边界效应及边界发散现象随着筛选层次的增加而增加的问题，提出一种利用延拓与可变余弦窗相结合的改进新方法。首先对信号进行延拓处理，增加一定长度的数据，实现延拓数据与原始信号交界处的光滑过度。其次，根据信号边界的发散程度，在逐层提取各阶本征模函数（Intrinsic Model Function，IMF）之前，在...