本征模态分量相关论文
针对从非线性、非稳态的轨枕振动信号中提取病害特征困难的问题,文中提出一种基于变分模态分解和多尺度排列熵的轨道病害特征提取......
针对目前大量非线性负载和电力电子设备运用于电力系统中后产生的谐波及间谐波难以被识别和检测的问题,并根据间谐波容易被噪声淹......
在传统的滚动轴承故障识别方法中,存在对轴承振动信号的人工特征提取、选择困难的问题,提出了一种基于增强变分模态分解(EVMD)和自......
为了更好地选取变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的参数并综合考虑轴承故障信号周期冲击性及循环平稳性,构建一......
为了消除PIV流场数据中的错误数据并降低误差,利用经验模态分解将PIV流场数据分解为多个本征模态分量,对波形异常的本征模态分量进......
针对水轮发电机组的振动信号之间相互影响且容易受到噪声干扰的问题,提出了一种基于快速独立分量分析(FastICA)和集合经验模态分解(EE......
针对传统时频方法在滚动轴承故障特征提取的问题,采用集合经验模态分解(EEMD)将振动信号进行分解成若干个本征模态分量(IMF);滚动轴承......
针对交流接触器状态监测信号非线性、非平稳、强背景噪声等特点,提出了一种改进的经验模态分解(EMD)方法对影响交流接触器状态的主要......
划分不同级次的层序界面以及识别其内部的沉积旋回类型是层序地层分析的重要基础。测井信号是不同周期的地层旋回信息的叠合,通过......
针对小波阈值降噪方法中小波基和阈值缺乏选取依据的缺陷,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的小波阈值降噪方法。首先将带噪信号进......
对GNSS时间序列的非线性研究一直是大地测量学和地球动力学研究的方向之一,从信号本身的特性去分析和处理非平稳信号的HHT方法在提......
针对滚动轴承早期故障信号微弱、复杂且提取困难的问题,提出一种基于改进变分模态分解(Variational Mode Decomposition,简称VMD)......
利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的方法将直升机声信号进行分解,得到一系列本征模态分量(Instrinsic Mode Fu......
ue*M#’#dkB4##8#”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:(100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
针对GPS位置时间序列噪声成分复杂、建模困难、噪声与信号难以有效分离等特点,用自适应信号分析方法经验模态分解(EMD)对中国区域9......
针对现有雷电预警技术适用性不强的现状,提出了一种基于大气电场特征的雷电临近预警方法。首先对比了典型雷暴天气与非雷暴天气大......
针对传统双谱分析从理论上仅能抑制高斯噪声,但对非高斯噪声无能为力的不足,提出了一种利用经验模式分解(empirical mode decomposi......
针对电网谐波检测问题,分析已提出的几种传统的谐波检测方法,首次提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的......