固有模态函数相关论文
为实现对皮带运输机故障表现行为的准确诊断,最大化延长机械元件设备的寿命周期,针对基于图像识别的皮带运输机故障自动诊断方法展......
近年来,信号处理的理论与方法获得了迅速的发展,非平稳信号的分析是现代信号处理中一个新兴的重要领域。Hilbert—Huang变换是新发......
为了对矿井深部开采中煤层巷道的动压规律进行准确的预警预测,采用决策融合的多模型顶板来压预测方法。利用聚合经验模态分解方法(......
随着多媒体技术和网络技术的迅猛发展,对数字媒体产品的版权保护已经成为迫切需要解决的问题。数字水印技术是一种很有效的版权保......
智能交通系统(Intelligent Transportation System, ITS)是道路交通管理体系发展的必然趋势,车牌识别技术是ITS的关键技术之一。经......
随着人机交互技术的发展，语音信号中的情感因素越来越受到广大研究者的重视。提取情感特征是语音信号研究的重要分支之一，针对目前语......
本文围绕新生的信号处理方法希尔伯特-黄变换,对其理论存在的问题及在线性结构模态参数识别和地震损伤识别中的应用进行了研究与探......
结构模态参数识别方法在结构健康监测、损伤识别、模型修正和结构振动控制等方面扮演重要角色。对结构模态参数识别方法的研究目前......
根据瞬态通信信号和非高斯噪声的特点,建立了相应的信号模型,并利用希尔伯特-黄变换(HHT)处理非线性非平稳信号的优势,提出了基于......
以静息态脑电信号为基础,通过固有模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法对脑电信号进行信号去噪和特征值提取,通过支持......
港口机械中的滚动轴承,由于受到重载荷,高速度,大冲击等恶劣工况的影响,其振动的特征信号和故障状态信号相对于其他部件的特征信号......
我国是一个洪涝灾害频繁、水资源短缺、水生态环境脆弱的国家。新中国成立后,我国水利事业发展迅速,有效地促进了经济发展和社会进......
近几年来，信号处理的理论与方法获得了迅速的发展，非平稳信号的分析是信号处理中一个新兴的重要领域。Hilbert-Huang变换是新发展起......
关注分式布朗运动的长相依性、自相似性与稳定性等，使得在科学研究与工程实践中有广泛的应用，比如：股票市场刻画与分析、随机振动的检......
由于获取矿井风机振动信号的特殊性,致使有效的振动信号被大量干扰信号所淹没,给基于振动信号的矿井风机故障诊断带来很大困难。为......
介质损耗角检测是判断变压器绝缘状况的有效手段之一,而准确地提取基波电压和电流信号是检测介质损耗因数的关键.引入一种处理非线......
在ST12冷轧板上用线切割加工出不同深度的狭缝来模拟钢板中缝类缺陷。采用一发一收方式在钢板上激励出兰姆波进行检测,用经验模态......
提出了一种基于固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)能量熵的特征提取方法.对三类脑电思维信号分别进行了经验模态分解(Emp......
提出一种基于经验模态分解(EMD)的水轮发电机组局部放电信号提取方法.对实际局部放电信号,在频域内降低其干扰的幅值后得到中间信......
沉积旋回是沉积事件的周期性重复,具有成因联系的地层序列是一定时间序列内各种沉积时间的物质记录.测井数据能够连续的反映所测地......
在电力信号的分析中引入经验模态分解方法,可以将电力信号中的白噪声及谐波滤除.首先对信号进行经验模态分解,利用白噪声分解后固......
希尔伯特—黄变换(Hilbert—Huang)是针对非线性、非平稳地震信号一种新的研究方法,其核心算法是利用经验模态分解(EMD)将信号分解......
使用经验模式分解(EMD)对信号进行去噪时,由于EMD本身会产生模态混叠,往往很难将噪声完全分离。针对这一问题,提出了一种新型的极......
Hilbert-Huang变换是一种重要的非平稳信号分析工具，其对信号的处理包含两个方面：（i）经验模态分解；（ii）Hilbert谱分析．2012年，Li，Tao和Wang利......
Hilbert-Huang变换（HHT）以经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）为理论基础,尤其适用于强干扰背景下的瞬时有用信号的提取......
详细介绍了一种新的非线性、非平稳信号的处理方法-HHT,讨论了其有效性和优越性,简单介绍了其在地震工程中的应用前景,并利用HHT处......
详细介绍了一种适合分析非线性非平稳数据的新方法——Hilbert-Huang变换,并将此方法应用于结构损伤检测。仿真实验是某三层剪切型......
经验模态分解是Hilbert—Huang变换（HHT）的关键算法，它分解信号的能力直接影响到HHT的实用性和应用价值．为了研究经验模态分解对多分量......
自适应滤波算法是当前抑制窄带干扰的有效方法。对于单频率的窄带干扰，设置自适应滤波器的参数比较容易，但是对于局放监测中多个频率......
将希尔伯特-黄变换（HHT）用于水下目标特征分析，利用HHT对实录舰船辐射信号进行了特征提取，结果表明其适用于水声非平稳信号的分析，与传......
提出了一种新的ECG信号降噪方法，该方法以Hilbert-Huang变换（HHT）和阈值降噪方法为核心，将经验模态分解（EMD）分解出的各层固有模态函数（IM......
As photoelectrically detected ~(252)Cf-source-driven neutron signals always contain noise, a denoising algorithm is prop......
文中首先通过Huang变换将非平稳时间序列分解为有限个固有模态函数和一个残余函数之和，然后应用ARIMA模型对各个固有模态函数和残余......
研究信号问题,实际中信号都带有噪声。对不同的信号寻找最佳的去噪方法一直是信号处理和检测的主要问题,传统的信号去噪方法存在基......
针对滚动轴承早期故障信息难以提取的问题,提出了基于固有模态函数（IMF）和线性预测滤波的诊断技术。首先,通过经验模态分解（EMD）把振动......
本文对Hilbert—Huang变换（Hilbert-Huang Transform）理论做了仿真研究，并通过仿真实验对非平稳信号作经验模式分解（Empirical Mode De......
针对固有频率未知的滚动轴承故障诊断问题,提出了一种基于经验模态分解的自适应滤波方法.讨论了经验模态分解方法及其在获取固有模......
提出了无需量测外荷载的新的结构损伤识别方法,将经验模态分解应用于结构损伤识别,通过求振动响应信号固有模态函数的振动传递率,......
Hilbert-Huang变换是一种新型的具有自适应性的时频分析方法,分析了HHT算法的原理,提出了一种基于HHT和听觉掩蔽的语音增强算法,首......
针对核磁共振医学图像含有的混合噪声的特点,提出了一种基于2维经验模式分解(BEMD)和小波阈值去噪的新算法,即将图像分解到固有模......
以采集到的抑郁症患者和正常人的脑电信号为基础,采用固有模态分解算法对原始信号去噪处理,通过卷积神经网络对抑郁症患者和正常人......
经验模态分解(EMD)是一种新的时频分析方法,经EMD分解后的各个固有模态函数(IMF)突出了原始信号的局部特征,从而可以区分噪声和有......
在研究基于经验模态分解（EMD）算法的基础上,本文提出了一种处理EMD边界问题的新方法——拟正弦边界延拓法,并通过仿真试验,与采用特......
探讨了基于EMD方法的单通道闪光视觉诱发电位（FVEP）信号的单次提取方法．应用EMD方法的自适应多分辨率特性，首先把单通道闪光视觉诱发电......
本文首次提出了基于固有模态函数（IMF）域滤波方法，该方法可以用于对带噪信号的边缘检测。首先通过经验模式分解（EMD）把信号分解成有限多......
为检测海杂波中的微弱目标,该文分析了海杂波的低频固有模态函数（IMF）特点以及目标的影响,发现无目标时,海杂波的能量主要集中于前3......
