【摘 要】
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为抑制制动踏板信号中存在的间歇性成分或脉冲成分所造成的信号分解过程中的模式混叠现象,进一步提高制动意图识别的准确率和实时性,本文中提出了基于平均经验模式分解(EEMD)
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(51505414);国家自然科学基金面上项目(51675462);河北省研究生创新项目(CXZZBS2017042);河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2016012)资助
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为抑制制动踏板信号中存在的间歇性成分或脉冲成分所造成的信号分解过程中的模式混叠现象,进一步提高制动意图识别的准确率和实时性,本文中提出了基于平均经验模式分解(EEMD)和熵理论的电动汽车驾驶员制动意图聚类识别法。首先,运用EEMD算法将制动踏板信号分解为IMF分量,以抑制模式混叠现象,更准确地提取制动踏板信号特征。接着,运用Shannon熵对IMF分量进行筛选,以减少特征提取的计算量。再用样本熵提取筛选后的制动踏板信号IMF分量的特征,得到不同制动意图的制动踏板信号特征向量。最后,运用聚类算法对制动意图进
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