本征模态函数相关论文
柔性换流技术的持续发展,有力促进了直流配电网的进一步应用及发展,柔性直流配电系统已成为能源互联网发展的主流趋势之一。柔性直......
在风力发电机轴承故障诊断过程中，基于深度学习的故障诊断方法受限于有限的标注样本，存在模型收敛困难和识别准确率较低等问题，为此，提......
针对我国北斗系统变形监测数据中存在的噪声问题,本文利用自适应信号分析方法经验模态分解(EMD)对某北斗实测变形监测数据进行降噪......
针对传统的语音去噪方法可能滤除高频信息并且信噪比有进一步提升的问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和共振峰的自适应语......
新能源电源、直流负荷等的大量出现,极大促进了柔性直流配电网的发展,但作为柔性直流配电网的单极高阻接地故障(High Impedance Fa......
为了获取更高的地震资料分辨率,更好的适应精细储层勘探和开发的需要,本文提出了基于CEEMD的地震信号高分辨率处理方法.对单道地震......
本文利用台湾新竹1秒采样间隔的超导重力(SG)数据研究了发生于2008年1月至2009年7月的28例6.9级以上的大地震以及发生在2008年1月......
希尔伯特黄变换是对信号进行黄变换分解，然后进行希尔伯特变换的一种算法。运用希尔伯特黄变换可以提取瞬时振幅、瞬时相位与瞬时频......
介绍了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，简称EMD)的基本原理和步骤，探讨了测井信号EMD在高分辨率层序地层划分及对比中的......
针对采用现有方法诊断所得车轮踏面擦伤的测量值和实际值之间差距较大的问题,提出基于变分模态分解的货运列车车轮踏面擦伤故障诊......
针对高速列车转向架振动信号具有非线性、非平稳的特征,以及单通道故障诊断带来的信息不完整问题,提出了一种多元经验模态分解(mul......
随着科技的进步，GNSS技术在社会生活与各科学领域中扮演着至关重要的角色。然而，GNSS接收机测量信号从发射到接收机接收的的过程中，会......
井中微地震监测过程中因压裂施工、井筒噪声和仪器噪声等因素可能产生持续的强能量背景干扰信号。这些干扰信号严重影响了有效微地......
针对水电机组甩负荷过程中关键压力测点极值计算方法不能体现甩负荷过程压力测点变化趋势及脉动情况的缺点,采用经验模态分解方法......
针对心电信号（ECG）在采集和转换的过程中容易受到工频干扰（PLI）的问题，提出了一种基于形态分量分析（MCA）和集合经验模态分解（EEMD）的PLI消除......
１引言我国现代海平面变化的系统研究，开始于８０年代前后，主要集中于海平面年变率和预测．早期所采用的方法有直线回归法、周期法外推预测等......
基于时域信号的结构损伤识别方法是结构健康监测领域的热点问题.本文提出了一种基于经验模态分解方法(EMD)和马氏距离的斜拉桥主梁......
研究表明,同一个人在不同光照情况下得到的图像之间的差异往往比不同人在相同光照条件下得到的图像之间的差异还要大,因此消除光照......
提出了一种基于火焰图像诊断的旋流燃烧室燃烧不稳定特性研究方法。分析甲基滤镜下高速CCD(charge coupled device)拍摄的火焰面振......
针对船用电动机位置分散、安装环境各异,难以对全生命周期的全过程进行监测的特点,提出了一种利用电动机的振动信号、基于集合经验......
针对传统滚动轴承运行工况识别方法需要人工特征提取和特征选择的缺陷,提出了一种基于改进谱分割经验小波分解和自组织Wasserstein......
水电机组作为水力与电力能源转换的核心设备,确保它的运行稳定性十分关键,一旦水电机组的稳定运行环境遭到破坏,电能输送质量和电......
基于HHT在分辨率和客观性方面的优势,提出一种新的输电塔结构损伤识别方法,在sap2000中建立模型,采用白噪声为激励信号,在主材上布......
供水管网运行状态的准确把握,对供水管网的健康监测与诊断至关重要,而监测点压力是管网运行状态最重要的标志之一。提出用于供水管......
针对胶合板损伤声发射(AE)信号的非平稳性和损伤类别特征相互重叠的实际情况,提出了基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)相结......
本文用Hilbert—Huang变换(HHT)来分析工业机器产生的振动信号,通过对模拟和实验振动信号进行分析,证实了HHT的有效性。
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钢包耳轴焊缝缺陷是影响钢包安全运行的重大危险源,常规检测手段无法探测耳轴根部的疲劳裂纹。利用声发射平面定位技术对钢包耳轴......
岩矿光谱由多种矿物光谱混合而成,解译岩矿光谱能够得到岩矿的组分信息,且该方法具有快速、方便、不损坏样品的特点。经验模态分解......
开展空间试验是航天器的重要任务之一,而试验载荷的安全也将直接影响到航天器平台的安全.通常载荷设备在出现重大故障之前,其输出......
针对变分模态分解(VMD)算法中分解层数和惩罚因子2个参数对分解结果有着显著影响且不易确定的问题,提出了灰狼和布谷鸟混合优化VMD......
目前,以振动分析为基础的桥梁结构健康状态评估方法逐渐受到人们的重视,模态参数识别作为振动分析的关键问题之一,还需进一步完善.......
将希尔伯特黄变换应用于水声矢量信号处理之中,提出了矢量希尔伯特黄变换法(矢量HHT)。新方法先对水声矢量信号进行经验模态分解(E......
本文针对转静碰摩故障诊断，提出了一种基于Hilbert-Huang变换的转静碰摩故障诊断方法。该方法首先对碰摩故障信号进行EMD分解，得出各......
Hilbert-Huang变换是通过对信号的经验模态分解,使非平稳信号平稳化,从而使信号Hilbert变换后得到的瞬时频率具有物理意义。在应用......
为了分析不同生理状态下人体心率变异性的差异性, 并弥补传统心率变异性分析方法时间尺度特征单一的不足, 本文结合了互补式集合平......
EMD分解是一种受信号本身时域局部特征驱动的自适应分析方法,能够把信号分解成少数几个具有物理意义的本征模态函数分量。本文总结......
提出了一种新的抑制射频干扰(RFI)方法,通过短时傅里叶变换找到干扰的时间位置,应用经验模态分解(EMD)方法,去除满足一定频域条件......
总体经验模态分解(EEMD)改进了经验模态分解(EMD)存在的模态混叠问题,依据信号自身的波动特点将信号分解,特别适合非线性非平稳信......
提出了一种基于小波包分析(WPA),经验模态分解(EMD)和快速傅里叶变换(FFT)的齿轮箱故障诊断方法,此方法适合于非线性非稳态信号的......
基于经验模态分解方法将多MEMS陀螺信号分解为一列本征模态函数和残差函数,并采用希尔伯特变换求取其瞬时频率和瞬时能量.首先,通......
在机械加工过程,为了提高加工稳定性和精度,在线状态监测具有十分重要的作用。基于经验模态分解与神经网络模型,提出了一个在线状......
本文将总体平均机械故障诊断(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)引入到机械故障诊断领域，对EEMD分解的机械故障诊断方法......
成像雷达具有全天候、全天时、远距离和宽广观测带等优点,已被广泛应用于军事侦察、遥感测绘等领域。合成孔径雷达(SAR)和逆合成孔......
