多尺度熵相关论文
睡眠时间几乎占据人类寿命的三分之一,睡眠不足会诱发睡眠障碍、神经衰弱等多种睡眠疾病,因此睡眠状态的评估对于医生掌握患者的睡......
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研究目的:获取不同水平射箭运动员固势阶段生物力学特征并探究影响弓晃动的因素,以期为我国省队射箭运动员的训练指导提供理论依据......
为了有效抑制微机械陀螺仪的随机误差，基于完备自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN），结合反向传播神经网络建模和卡尔曼滤波，提出了一......
睡眠呼吸暂停是当代社会中广泛存在且不可忽视的睡眠障碍问题,它会影响生活的诸多方面,并可能导致一系列并发症。临床医学中,多导......
针对扬声器异常声分类中异常声特征提取以及分类识别两个关键环节，提出一种基于变分模态分解（VMD）多尺度熵（MSE）与灰狼算法优化支持向量......
如今的社会处于高速发展阶段,越来越多的工作者承受着巨大的工作与生活压力。这些压力会严重影响他们的睡眠,因此对睡眠的研究变得......
碳排放交易是为应对全球变暖而采取市场手段的减排机制。由于能源价格和碳价格以复杂的方式相互影响,分析碳市场和能源市场的相关......
随着国民经济的增长,人们的出行方式发生了改变,从单一的汽车、自行车到快捷的飞机、高铁。据统计,我国2015年高铁旅客发送量仅25......
研究目的:运用多尺度熵（Multiscale Sample Entropy,MSEn）方法探究自由式滑雪空中技巧男子与女子运动员静态平衡能力的控制特征。研......
滚动轴承作为机械设备中最常用和最容易失效的元件之一，其工作状态对机械设备的安全保障有着重要意义。对滚动轴承的运行状态进行监......
垂直和倾斜上升管中油水两相流流动结构对其流量测量响应有较大影响，研究基于一维可测信号的流型识别方法对流量测量模型建立具有重......
滚动轴承是许多机械设备的重要部件之一,其能否正常运行关系到机械设备的正常与否。传统滚动轴承故障诊断方法常常忽略传感器采集......
本文通过运用多尺度熵分析方法,对石羊河流域4个典型盆地6个观测井站逐日平均地下水位序列复杂程度进行分析,结果表明:流域治理措......
异常流量特征研究对于识别和理解网络异常行为有重要的意义。异常流量特征能够较大程度的反映网络异常行为的攻击方式、攻击来源等......
随着现代工业化进程的加快,工业生产中广泛使用基于变频调速器、可编程控制器等的数字式自动控制技术,这些设备对电压的变化十分敏......
碳交易是减少全球二氧化碳排放所采用的有效市场手段。碳市场的复杂性程度直接影响其减排功能的发挥。作为有责任担当的大国,中国......
滚动轴承不仅是各种机械设备中应用最为广泛的重要旋转部件,同时也是最易损坏的零部件之一,其运行状态的好坏直接影响到整个机械设......
随着工业水平的快速发展,生活中危险化工品的种类和数量与日俱增,有毒气体泄漏事故屡次发生,给人民群众的生命和财产安全带来极大......
在信息化社会,电子设备已经成为人类生产生活中的必要工具。随着电子工业的崛起,人们对电子产品的修理和保养提出了更高层次的需求......
冠心病是威胁人类健康的主要疾病之一。临床上冠心病诊断主要依赖人工判读和生化指标等间接诊断方式,这种方法诊断效率低、主观因......
针对利用精细复合多尺度散布熵(RCMDE)特征在行星齿轮裂纹故障识别时存在噪声鲁棒性差、尺度选择依赖人工等不足,通过改进RCMDE特......
目的·建立小鼠持续葡萄糖监测(continuous glucose monitoring,CGM)技术,并对其血糖时间序列进行多尺度熵(multiscale entropy,MS......
近年来核动力船舶、漂浮式核能海水淡化设备等迅速发展，这些设备在海洋中受自然条件的影响会发生倾斜，摇摆，起伏振动等情况，这些外加状......
以声发射检测理论为基础,提出了一种基于局域均值分解的燃气管道泄漏定位方法.首先通过声发射检测系统采集管道泄漏信号,对泄漏信......
旋转机械的安全、稳定运转是以设备及零部件的正常工作为基础条件的。随着工业与科技的发展壮大，旋转设备朝着高速、重载、结构复杂......
当前故障诊断技术还不能完全满足实际生产的需求，存在许多尚未解决的关键问题，如早期故障的特征提取与检测、智能诊断模型的推理过程......
近年来,中国的心血管疾病死亡率一直居所有疾病之首,患者人数在未来数年内仍将继续增加。心血管疾病在生活和经济上都给患者带来了......
生物信号真实客观地反映机体生理状态和情绪变化，是表征人体状态、探索疾病预防和治疗以及研究人体奥秘的必要手段。诸如脑电（Electr......
目的 头戴式设备虽能够提升作战效能,但会导致头盔质心偏移和颈部关节力矩增加,增加飞行员颈部损伤的风险.为了保障飞行员健康,有......
在常见的机械设备中,滚动轴承作为整体器械的重要部件,其在运作中表现出来的性能好坏,直接关联到设备生产效率的高低,因而全面、精......
钢铁工业是国民经济的重要支柱产业，也是大量消耗能源的产业。在当今的信息化时代和低碳经济时代，钢铁工业的节能减排倍受社会关注.......
运用多尺度熵分析法对中国原油价格运动的演化过程以及原油市场效率进行实证研究。结果表明,原油市场效率非平凡地依赖于时间尺度......
滚动轴承是电机的重要组成零部件,在实际运行工况条件下,背景噪声干扰严重,难以实现电机轴承特征的有效提取及故障的准确判别。为......
引入多尺度熵方法对路由协议和网络流量复杂度之间的关系进行研究和分析。以经典路由协议AODV及其改进协议AODV-FABL和AODV-CM路由......
针对不规则脉冲簇难以判别问题，将多尺度熵应用于不规则先导分析中，探讨闪电信号不规则脉冲分析应用中多尺度熵关键参量的选择方法。......
为Logistic映射的理论分析和保密通信应用提供理论支撑，结合Logistic映射系统特性随参数μ变化的关系，以及多尺度熵能够反映混沌系统......
针对滚动轴承不同运行状态振动信号具有不同复杂性的特点,提出一种新的基于多尺度熵（multiscaleentropy, MSE）和概率神经网络（probabi......
为了提取滚动轴承的非线性故障特征,将复合多尺度散布熵应用于滚动轴承故障特征提取,提出1种基于复合多尺度散布熵与支持向量机的......
轴承的故障信息提取直接决定了诊断的正确与否,为了能准确地识别轴承状态,提出了一种基于经验小波变换和多尺度熵的轴承特征信息提......
当前就睡眠呼吸暂停症状的研究对心血管疾病的预测有重要的临床意义。选用Apnea-ECG database里的37个研究对象,根据呼吸暂停低通......
以提取变压器绕组振动信号有效特征为目的,对多尺度熵（multiscale entropy,简称MSE）适用于非平稳非线性振动信号分析的特点和机理进......
提出了一种以经验小波变换（empirical wavelet transform,简称EWT）和多尺度熵相结合的高压断路器振动信号的特征向量提取和故障诊断......
多分类器融合能有效集成多种分类算法的优势，实现优势互补，提高智能诊断模型的稳健性和诊断精度。但在利用多数投票法构建多分类器融......
利用脑电信号模糊特征分类的方法对睡眠进行分期研究。首先对脑电信号进行预处理,滤除干扰噪声后使用模糊熵算法、多尺度熵算法以......
首次用多尺度熵的理论研究了心电图的ST段，并将心电图ST段多尺度熵分析结果和ECG多尺度分析结果进行比较。我们发现：健康人和冠心病......
