端点延拓相关论文
经验模态分解(EMD)是希尔伯特-黄变换(HHT)过程的重要部分,其核心技术难点为端点延拓.本文基于目前各种EMD端点处理方法分析基础上......
针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)过程中可能产生的端点效应问题,提出一种基于最近相似距离的端点延拓方法.......
现有UT1-UTC预报模式在进行周期项与残差项拟合分离时,通常没有考虑最小二乘拟合序列的端部效应,预报精度难以取得较大提高。针对......
利用RBF神经网络分析方法对一个数据序列的两端加以延拓，分别得到两个附加的极大值点和极小值点。然后利用三次样条函数将附加的极......
经验模态分解过程中的端点效应会直接影响到信号的分解效果。针对此问题，结合邻域双边滤波的思想，提出了基于双边滤波的信号边界特征......
针对未经预处理的心电信号中QRS波群和T波,提出一种基于经验模式分解的检测算法。该方法首先采用结合端点延拓的经验模式分解方法......
希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang transform,简称HHT）存在的模态混叠现象严重影响了实际应用效果。在分析研究HHT原理及模态混叠产生......
针对EMD方法在脉象信号分析中存在的运算效率低以及端点效应严重等问题，首次将LMD时频分析方法运用于脉象信号的分析。同时对于仍然......
现有△LOD（Delta Length-Of-Day，日长变化）预报模式在进行周期项与残差项拟合分离时，通常没有考虑LS（Least Squares，最小二乘）拟合序列的......
为了识别电力系统存在的扰动信号，减少扰动信号对系统安全的影响，提出了一种改进局部均值分解法（Improved Local Mean Decomposition，......
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......
针对风力发电功率时间序列具有非线性和非平稳性的特性,提出了一种改进的集成经验模态分解（Modified Ensemble Empirical Mode Deco......
针对非平稳的微震信号，采用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）方法对其滤波、消噪。但该方法在应用中存在严重的端点效......
针对机械振动信号的故障特征提取问题,提出了基于独立变分模态分解与多尺度非线性动力学参数的特征提取方法。①提出频谱循环相干......
针对经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）过程中可能产生的端点效应问题，提出一种基于最近相似距离的端点延拓方法．首先给......
为了提高应用希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huangtransform,HHT）进行机械故障特征提取的便携性和效率,在VisualC＋＋6灡0平台上开发了HHT分析......
目前,Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,简称HHT)作为一种自适应的时频分析方法,在旋转机械故障诊断领域已经得到了广泛......
作为一种非线性时变信号处理方法,希尔伯特–黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)已经被应用到电力系统低频振荡的分析中。分析经......
旋转机械是机械设备中的一个重要大类,它们在电力、冶金、采矿、运载工具等国家支柱行业和关系到国家安危的军工行业中都有着广泛......
针对影响HHT方法辨识精度的端点延拓、包络插值、模态混叠、阻尼损失等技术问题进行了详细分析，并且分别提出混合端点延拓法、B样条......
