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针对变分模态分解（Variational mode decomposition,VMD）检测微电网中多类电能质量扰动信号时，其实时性差及多类信号难以统一处理的问......
为了解决传感器故障识别过程中识别效率低和精度低的问题,提出了基于外部载荷位置预测的光纤传感器故障信号识别方法.通过合成外差......
本文采用经验摸态分解(empirical mode decomposition，EMD)方法对采集于青藏高原和华北平原的温度、CO2通量数据的谱特性进行了比较......
针对LabVIEW中缺少经验模态分解(EMD)算法模块的问题,对LabVIEW进行了二次开发,建立了基于LabVIEW的EMD模块,为振动故障信号分析提......
故障诊断是随着机器工业大生产的发展而逐步发展形成的。特别是进入二十世纪六十年代后，随着传感器技术、测试技术、计算机技术和信......
时频分析作为分析时变非平稳信号的有力工具,成为现代信号处理研究的一个热点,而基于EMD(Empirical Mode Decomposition)的时频分......
针对磨削表面粗糙度声发射预测精度和可靠性较低的问题,对球墨铸铁磨削表面粗糙度的声发射智能预测进行了研究。在球墨铸铁QT7002......
模态参数识别是结构健康监测与损伤识别技术的基础与核心,准确识别模态参数进而时结构的寿命和安全性做出评价具有非常重要的意义.......
我国是一个干旱及旱灾频繁发生的国家,近年来干旱已成为影响我国社会经济可持续发展的重要制约因素。文中应用经验模态分解(EMD)方......
通常情况下,不同地层特征对应的地震波复杂程度是有差异的。近似熵是一种反映信号复杂程度的特征量,对储层特征有一定反映。但由于......
详细地介绍了经验模态分解方法EMD和算法。对滤波与未滤波的本征模函数（IMF）图做了比较。比较结果说明用滤波后的经验模态分解方法对......
针对发动机缸盖燃烧室容积波动成因复杂，难以分离其中的影响因素，进而导致控制困难的问题，提出用集合经验模态分解(EEMD)方法对一......
结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和隐Markov模型(HMM)各自的优点,提出了一种基于EMD-HMM的旋转机械故障诊断......
经验模态分解(EMD)是一种新的处理非线性、非平稳数据的信号处理方法。通过运用EMD方法对我国进口原木价格进行分解,得到具有不同......
针对BP(back propagation)神经网络搜索速度慢、容易陷入局部最小的缺陷,提出了经验模态分解(EMD)遗传神经网络方法,首先用对带噪......
近年来随着计算机技术、网络技术和医疗技术的不断发展,医学信号和图像处理已成为发展最快的领域之一,使临床医生在医学信号和图像......
利用自适应数据分析方法分析海洋的观测数据对于研究海洋与气候变化的非线性、非平稳过程及其物理机制至关重要。本文基于经验模分......
复杂背景下的红外图像弱小目标的检测、识别和跟踪在现代军事应用中是一个至关重要的课题。对于实际的武器系统来说,如何充分发挥......
针对滚动轴承故障诊断提出了EMD阈值降噪法。通过振动传感器获得的轴承振动信号,利用经验模态方法将信号分解为多个IMF分量。因振......
光电容积脉搏波（Photoplethysmography,PPG）中包含着人体重要的生理信息,为了方便、准确地获得人体的PPG信号,本文利用手机摄像头采......
经验模态分解(EMD)算法非常适合非稳定序列信号、非线性序列信号以及复杂信号的分解,具有很高的噪声比。序列信号经过EMD分解为本......
提出了一种基于希尔伯特黄变换（Hilbert—Huang Transform，简称HHT）识别桥梁颤振导数的方法。根据HHT理论，首先利用经验模态分解（Empiri......
目的针对颤振信号信噪比低、模态密集、非平稳的特点,发展一种能更好地应用于实际颤振试飞信号的时频分析方法。方法采用近年来新......
有效提取语音信号的特征信息是语音识别的关键。对语音信号采用经验模态分解法可得到语音的一系列本征模函数,提取本征模函数的过......
从地震勘探资料中提取地震瞬时属性具有十分重要的意义，而基于信号局部特征的经验模态分解为非线性非稳定信号提供了一种全新的瞬时......
针对滚珠丝杠故障信号的非线性和非平稳性特征，引入经验模态分解（EMD）的信号处理方法。将复杂的原信号分解为有限个本征模函数（IMF），提取......
准确、全面的了解风电场有功出力特性是高效利用风能资源的前提,然而风电场出力数据由于其受自然来风影响而存在剧烈的波动性与随......
针对故障诊断中各类数据样本分布不均衡时诊断效果较差的问题,在支持向量机方法的基础上引入了支持向量描述方法,并对支持向量描述......
为了提高低信噪比下语音端点检测的准确性,提出一种基于经验模态分解与功率谱熵的语音端点检测方法.对带噪语音信号进行经验模态分......
针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况，提出基于总体平均经验模态分解（EEMD）和支持向量机的齿轮......
为提高铜火法冶炼热动力学系统热工关键参数控制精度，针对热工关键参数信号的瞬时非线性特点，将热工关键参数信号EMD分解，并通过能量......
在进行桥梁的健康监测和状态评估时,外界环境的影响常常会在采集的振动信号中形成局部强干扰,导致分析结果的严重失真.为解决这一......
针对滚动轴承损伤性故障的故障诊断问题，提出基于极值域均值模式分解（extremum field mean mode decomposition，EMMD）的故障诊断方法，进......
提出一种基于总体平均经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）和奇异值差分谱的轴承故障诊断方法。首先将非平稳......
提出一种基于二维经验模态分解(BEMD)的Canny算子边缘检测算法,通过BEMD将图像分解成多层本征模函数,利用Canny算子对各分量进行边......
沉积物和营养盐的扩散与沉积过程受垂向流的影响,根据2015年10月13~22日"世越号"沉船打捞前及2017年5月10~16日沉船打捞后利用ADCP......
为提高余热锅炉水位控制精度，研究了其汽包水位噪声的特性，基于EMD（empirical mode decomposition）自适应分频方法，提出采用汽包水位脉......
目标识别一直是水声领域的关键技术之一。将高阶累积量用于希尔伯特变换特征提取中,通过对舰船目标辐射噪声信号进行采集,得到舰船......
为解决Harris角点检测算法在多尺度条件下无法正确提取角点的问题,本文将经验模式分解(EMD)方法运用到二维图像特征点提取中。先利......
经验模态分解是由美国国家宇航局的Huang等人于1998年首次提出的，该信号处理方法被认为是近年来对以傅里叶变换为基础的线性和稳态......
提出将Hilbert-Huang变换的信号处理方法应用于桥梁振动分析中.此方法是通过经验模态分解(EMD)将一复杂的原始数据序列分解成一组......
运用经验模态分解（EMD）、人工神经网络（ANN）和时间序列,基于分解—重构—集成的思想,构建了一个组合预测模型。在模型的构建过程中,提......
降水是中国西北干旱区水资源的重要组成部分，利用合理方法有效认识降水的区域变化规律对指导农业发展尤为重要。基于新疆16个国际交......
针对刀具加工声发射信号非平稳特点,提出基于本征模函数和广义回归神经网络的刀具切削声发射信号故障诊断方法。该方法对刀具声发......
在桥梁振动信号的采集和传输过程中，针对外界环境的影响可能会在信号中形成局部强噪声干扰，从而造成分析结果的失真以及由于桥梁振动......
经验模式分解（ Empirical Mode Decomposition ， EMD）是近年来出现的一种自适应的信号分解算法，该方法受到了广泛的关注，被成功应用于许......
对经验模式分解算法中的滤波停止条件和端点延拓问题进行了研究。在改进的EMD算法基础上,通过对本征模函数使用“新的滤波停止条件......
