本征模函数相关论文
针对变分模态分解（Variational mode decomposition,VMD）检测微电网中多类电能质量扰动信号时，其实时性差及多类信号难以统一处理的问......
故障诊断是随着机器工业大生产的发展而逐步发展形成的。特别是进入二十世纪六十年代后，随着传感器技术、测试技术、计算机技术和信......
时频分析作为分析时变非平稳信号的有力工具,成为现代信号处理研究的一个热点,而基于EMD(Empirical Mode Decomposition)的时频分......
近年来随着计算机技术、网络技术和医疗技术的不断发展,医学信号和图像处理已成为发展最快的领域之一,使临床医生在医学信号和图像......
针对滚动轴承故障诊断提出了EMD阈值降噪法。通过振动传感器获得的轴承振动信号,利用经验模态方法将信号分解为多个IMF分量。因振......
光电容积脉搏波（Photoplethysmography,PPG）中包含着人体重要的生理信息,为了方便、准确地获得人体的PPG信号,本文利用手机摄像头采......
经验模态分解(EMD)算法非常适合非稳定序列信号、非线性序列信号以及复杂信号的分解,具有很高的噪声比。序列信号经过EMD分解为本......
提出了一种基于希尔伯特黄变换（Hilbert—Huang Transform，简称HHT）识别桥梁颤振导数的方法。根据HHT理论，首先利用经验模态分解（Empiri......
目的针对颤振信号信噪比低、模态密集、非平稳的特点,发展一种能更好地应用于实际颤振试飞信号的时频分析方法。方法采用近年来新......
从地震勘探资料中提取地震瞬时属性具有十分重要的意义，而基于信号局部特征的经验模态分解为非线性非稳定信号提供了一种全新的瞬时......
针对滚珠丝杠故障信号的非线性和非平稳性特征，引入经验模态分解（EMD）的信号处理方法。将复杂的原信号分解为有限个本征模函数（IMF），提取......
准确、全面的了解风电场有功出力特性是高效利用风能资源的前提,然而风电场出力数据由于其受自然来风影响而存在剧烈的波动性与随......
针对故障诊断中各类数据样本分布不均衡时诊断效果较差的问题,在支持向量机方法的基础上引入了支持向量描述方法,并对支持向量描述......
为了提高低信噪比下语音端点检测的准确性,提出一种基于经验模态分解与功率谱熵的语音端点检测方法.对带噪语音信号进行经验模态分......
针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况，提出基于总体平均经验模态分解（EEMD）和支持向量机的齿轮......
为提高铜火法冶炼热动力学系统热工关键参数控制精度，针对热工关键参数信号的瞬时非线性特点，将热工关键参数信号EMD分解，并通过能量......
在进行桥梁的健康监测和状态评估时,外界环境的影响常常会在采集的振动信号中形成局部强干扰,导致分析结果的严重失真.为解决这一......
提出一种基于总体平均经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）和奇异值差分谱的轴承故障诊断方法。首先将非平稳......
提出一种基于二维经验模态分解(BEMD)的Canny算子边缘检测算法,通过BEMD将图像分解成多层本征模函数,利用Canny算子对各分量进行边......
沉积物和营养盐的扩散与沉积过程受垂向流的影响,根据2015年10月13~22日"世越号"沉船打捞前及2017年5月10~16日沉船打捞后利用ADCP......
目标识别一直是水声领域的关键技术之一。将高阶累积量用于希尔伯特变换特征提取中,通过对舰船目标辐射噪声信号进行采集,得到舰船......
为解决Harris角点检测算法在多尺度条件下无法正确提取角点的问题,本文将经验模式分解(EMD)方法运用到二维图像特征点提取中。先利......
经验模态分解是由美国国家宇航局的Huang等人于1998年首次提出的，该信号处理方法被认为是近年来对以傅里叶变换为基础的线性和稳态......
提出将Hilbert-Huang变换的信号处理方法应用于桥梁振动分析中.此方法是通过经验模态分解(EMD)将一复杂的原始数据序列分解成一组......
运用经验模态分解（EMD）、人工神经网络（ANN）和时间序列,基于分解—重构—集成的思想,构建了一个组合预测模型。在模型的构建过程中,提......
降水是中国西北干旱区水资源的重要组成部分，利用合理方法有效认识降水的区域变化规律对指导农业发展尤为重要。基于新疆16个国际交......
针对刀具加工声发射信号非平稳特点,提出基于本征模函数和广义回归神经网络的刀具切削声发射信号故障诊断方法。该方法对刀具声发......
在桥梁振动信号的采集和传输过程中，针对外界环境的影响可能会在信号中形成局部强噪声干扰，从而造成分析结果的失真以及由于桥梁振动......
经验模式分解（ Empirical Mode Decomposition ， EMD）是近年来出现的一种自适应的信号分解算法，该方法受到了广泛的关注，被成功应用于许......
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......
配电网是直接联系用户的枢纽,也是电网智能化的重要突破口。配网线路是配电网的命脉,配网线路的正常运行和电力系统的安全稳定紧密......
提出了一种基于经验模态分解与幅值倒频谱分析的轴承故障诊断方法。该方法首先对外圈故障信号作传统的傅里叶幅值谱和幅值倒频谱分......
针对变压器绕组多种故障并发的工况,在分析变压器绕组振动机理的基础上,提出一种基于集合经验模式分解（EEMD）的振动信号特征提取方法......
针对现场采集的水轮机水导摆度信号中出现的异常尖峰成分,利用EEMD进行分解处理,分离出不同成分的特征信号,除去尖峰异常特征成分......
为了评估磁浮线路的不平顺程度,对实测加速度信号进行分析,发现导向系统纵向振动加速度信号对磁浮线路不平顺长波最敏感.通过对导......
针对地震信号是具有一定带宽的非平稳信号,波形受这个带宽内所有频率影响,提出结合经验模态分解和广义希尔伯特的储层预测方法,并......
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征，提出了一种本征模函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF）能量矩的特征向量提取法，并与BP神经网......
年际及年代际时间变率是当代气候研究的重要问题之一。通过对近百年Nino3区月平均海面温度（SST）资料做HHT多时间尺度分析，结果表明：SST......
股市数据无时无刻不在变化，然而带有明显的时序性。从直观上说，数据值的变化直接受到时间参数的影响，因此直接利用原始数据不仅简单明......
针对目前提取呼吸波准确性不高的问题,本研究提出了一种从光电容积描记(photoplethysmography,PPG)信号中提取呼吸波的有效方法。......
齿轮传动被广泛地应用于工业、农业、国防、航空航天、交通运输等各个行业的机械设备中。可以说，齿轮传动系统是当今世界上应用最为......
为了实现管道内气固两相流颗粒相含量的在线测量,通过安装在管道截面网状结构上的传感器对管道内不同含量的气固两相流的声发射信......
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......
针对传统时频特征难以很好地描述脉搏这类非平稳信号与驾驶员疲劳脉搏样本相对较少的问题,提出一种基于脉搏信号本征模函数(IMF)时......
针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了基于经验模态分解(empirical mode decompositi......
为了提高单通道盲源分离性能,首先由单路信号利用经验模态分解得到一系列本征模函数分量组合成多路信号;其次针对存在模态混叠的本......
为提高地下金属矿山围岩声发射信号检测精度,提出一种可用于地下金属矿山围岩声发射信号去噪声处理的改进EMD方法。该方法首先将地......
