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样本熵改进EEMD算法在继电器参数异常值处理中的应用
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作者 彭威 孙鑫亮 李文华 《电力机车与城轨车辆》 2025年第1期47-54,共8页
针对继电器参数中存在的异常值问题,文章提出了一种模态异常值处理模型。首先,依据继电器特点对集合经验模态分解(EEMD)算法中的参数进行灵敏性分析,确定优化参数;其次,针对EEMD分解中存在的模态混叠现象,采用样本熵和哈里斯鹰优化算法... 针对继电器参数中存在的异常值问题,文章提出了一种模态异常值处理模型。首先,依据继电器特点对集合经验模态分解(EEMD)算法中的参数进行灵敏性分析,确定优化参数;其次,针对EEMD分解中存在的模态混叠现象,采用样本熵和哈里斯鹰优化算法得到有效的模态分量;最后,分别采用拉依达准则及三次样条插值法对各模态异常数据进行识别及替换,将处理后的所有分量进行重构异常值,得到处理后的数据序列。继电器接触压降参数的实例分析结果表明,该模型具有良好的泛化能力,且能够有效地识别出潜在异常值。 展开更多
关键词 集合经验模态分解(eemd) 样本熵 模态混叠 三次样条插值 继电器参数
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逆向云灰色关联相似日的EEMD-RL-GWO-LSTM区域风光功率短期预测 被引量:1
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作者 张宇华 时鑫洋 +2 位作者 颜楠楠 王育飞 薛花 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期144-152,共9页
针对现有方法在风光预测时气象因素考虑不全面且未考虑风光功率关联性的问题,提出一种风光功率短期预测方法。首先,以云模型表征风光出力不确定性,逆向云结合灰色关联度分析不同气象特征对输出功率的影响程度,并设立选取标准及综合评分... 针对现有方法在风光预测时气象因素考虑不全面且未考虑风光功率关联性的问题,提出一种风光功率短期预测方法。首先,以云模型表征风光出力不确定性,逆向云结合灰色关联度分析不同气象特征对输出功率的影响程度,并设立选取标准及综合评分指标;其次,采用集合经验模态分解(EEMD)将选取相似日的功率数据分解为子序列;最后,将子序列和气象数据作为基于折射学习策略(RL)的灰狼算法(GWO)优化的改进长短期记忆网络(LSTM)模型的预测输入进行训练,对待预测日的子序列分别预测,并叠加得到短期区域风光发电功率的预测。以中国西北某风光联合电场数据为例,对该模型进行验证,结果表明,相比于现有预测模型,该文所提方法考虑了天气因素,具有较高的预测精度,能够较好地为区域风光联合电场的功率预测提供参考。 展开更多
关键词 逆向云灰色关联相似日 集合经验模态分解 RL-GWO-LSTM神经网络 短期风光功率预测
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基于双EEMD与重构的局部放电时延估计方法
3
作者 李明洁 陈东伟 +2 位作者 王通 刘金超 刘卫东 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期760-768,共9页
对室内电气设备的局部放电检测与定位是保障设备长期稳定运行的有效手段,而时延估计精度是影响局部放电检测与定位准确度的重要因素。为解决局部放电信号在噪声及多径效应影响下的时延估计精度问题,本文提出了一种基于双集合经验模态分... 对室内电气设备的局部放电检测与定位是保障设备长期稳定运行的有效手段,而时延估计精度是影响局部放电检测与定位准确度的重要因素。为解决局部放电信号在噪声及多径效应影响下的时延估计精度问题,本文提出了一种基于双集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与重构的局部放电信号预处理方法。模拟仿真与实验测试结果表明,本文所提出的方法与广义互相关算法相比有效提高了时延估计准确度,且稳定性与鲁棒性更好。本文所提方法有效提高了局部放电信号的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)以及时延估计算法的精度,可用于低SNR及多径效应明显的室内环境中局部放电信号的时延精确估计。 展开更多
关键词 局部放电 广义加权互相关 二次相关 集合经验模态分解(eemd) 低信噪比(SNR) 多径效应
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基于EEMD-SVM的光伏阵列直流电弧故障检测
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作者 吴杰 《电动工具》 2024年第3期13-17,19,共6页
光伏阵列随着运行时间的增长,阵列内数量众多的连接线缆、连接头容易产生破损或连接失效等问题,引发直流电弧故障,严重影响系统的安全运行,因此需要采用合适的检测方法进行故障诊断,以及时发现电弧故障。直流电弧故障的检测方法大致可... 光伏阵列随着运行时间的增长,阵列内数量众多的连接线缆、连接头容易产生破损或连接失效等问题,引发直流电弧故障,严重影响系统的安全运行,因此需要采用合适的检测方法进行故障诊断,以及时发现电弧故障。直流电弧故障的检测方法大致可以分为基于物理特性和时频特性两类。前者成本高,难度大,不适合大型光伏系统;后者随着近几年人工智能技术的兴起,大多数是提取直流电弧故障的时频域特征值形成数据集,运用神经网络或智能算法对其进行识别、训练、归纳等,达到检测目的,目前实际应用的检测方法侧重于后者。选用基于时频域特性的集合经验模态分解和支持向量机结合方法进行检测,在MATLAB/Simulink仿真平台搭建光伏阵列模型和直流电弧故障仿真模型,模拟光伏阵列不同位置的串、并联电弧故障,对电流信号进行采集、分析与处理。实验结果表明,支持向量机模型能够较好地对光伏阵列直流电弧故障进行识别和检测,有效区分光伏阵列正常工作状态与故障工作状态。 展开更多
关键词 直流 电弧 故障检测 时频域特性 集合经验模态分解 支持向量机 仿真模型
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EEMD在爆破振动信号去噪中的应用 被引量:30
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作者 赵明生 梁开水 +1 位作者 罗元方 徐玉萍 《爆破》 CSCD 北大核心 2011年第2期17-20,59,共5页
针对小波类去噪方法存在基函数的选择,同时未摆脱Fourier变换为基础带来的缺陷、EMD去噪存在模式混叠的问题,将EEMD去噪引入到爆破振动信号处理领域。首先利用仿真试验验证了EEMD克服了EMD的固有缺陷,然后分别利用小波、EMD、EEMD对数... 针对小波类去噪方法存在基函数的选择,同时未摆脱Fourier变换为基础带来的缺陷、EMD去噪存在模式混叠的问题,将EEMD去噪引入到爆破振动信号处理领域。首先利用仿真试验验证了EEMD克服了EMD的固有缺陷,然后分别利用小波、EMD、EEMD对数值微分所获取的加速度时程曲线进行低通去噪处理,对比结果表明:EEMD不仅具有更高的信噪比、更能充分保留信号本身固有的非平稳特性,而且得到的IMF分量也具有明显的实际物理意义。 展开更多
关键词 爆破振动 去噪 小波分析 emd eemd
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CEEMD-FFT在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量:16
6
作者 陆森林 王龙 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2015年第1期75-78,共4页
针对经验模态分解(EMD)在非线性非平稳信号处理中存在模态混叠问题,虽然总体平均经验模态分解(EEMD)能在一定程度上抑制模态混叠问题,但是添加的白噪声不能完全被中和.因此利用补充的总体平均经验模态分解(CEEMD)对降噪监测信号进行分解... 针对经验模态分解(EMD)在非线性非平稳信号处理中存在模态混叠问题,虽然总体平均经验模态分解(EEMD)能在一定程度上抑制模态混叠问题,但是添加的白噪声不能完全被中和.因此利用补充的总体平均经验模态分解(CEEMD)对降噪监测信号进行分解,减少重构误差,提取最佳的IMF分量,然后对IMF分量进行FFT变换,实现对滚动轴承的故障诊断.通过对实验采集的滚动轴承的振动信号进行分析,证明了该方法的优越性,有一定的使用价值. 展开更多
关键词 滚动轴承 emd eemd Ceemd分解 故障诊断
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EEMD在道路载荷谱降噪处理中的应用 被引量:4
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作者 李建康 宋向荣 +1 位作者 周宏月 曾发林 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期69-74,116,共7页
针对道路载荷谱实质为非平稳信号的特点,以及经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)降噪存在模态混淆的问题,将集成经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)应用于道路载荷谱降噪处理,并从时域、频域和雨... 针对道路载荷谱实质为非平稳信号的特点,以及经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)降噪存在模态混淆的问题,将集成经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)应用于道路载荷谱降噪处理,并从时域、频域和雨流域同EMD降噪效果进行了分析对比。提出基于EEMD的载荷谱信号降噪计算步骤,给出EEMD计算参数的求取原则,讨论计算参数对降噪效果的影响。结果表明,EEMD可以较好地估算并降低载荷谱信号中的噪声水平,提高信噪比和疲劳循环次数统计精度。 展开更多
关键词 道路载荷谱 emd eemd 降噪
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基于EEMD-SVM的齿轮箱故障诊断 被引量:4
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作者 祝晓燕 张金会 +1 位作者 何政军 朱霄珣 《煤矿机械》 北大核心 2013年第2期246-247,共2页
针对齿轮箱振动信号的非平稳特性和在现实条件下难以获得大量故障样本的实际情况,提出一种经验模态分解和支持向量机相结合的故障诊断方法。运用经验模态分解方法对齿轮箱故障的振动信号进行分析,进行EEMD分解得到相对平稳的本征模态IMF... 针对齿轮箱振动信号的非平稳特性和在现实条件下难以获得大量故障样本的实际情况,提出一种经验模态分解和支持向量机相结合的故障诊断方法。运用经验模态分解方法对齿轮箱故障的振动信号进行分析,进行EEMD分解得到相对平稳的本征模态IMF,并计算每个IMF的能量熵,将其作为支持向量机的输入特征向量以判断齿轮箱的工作状态和故障类型。 展开更多
关键词 eemd—SVM emd—SVM 齿轮箱 故障诊断
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基于改进EEMD的穿墙雷达动目标微多普勒特性分析 被引量:24
9
作者 王宏 Narayanan R M +2 位作者 周正欧 李廷军 孔令讲 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1355-1360,共6页
穿墙雷达动目标探测中人的心跳、呼吸、手臂摆动等运动的微多普勒信号是非线性、非平稳信号,可以采用经验模式分解(EMD)对其进行时频分析。由于EMD分解存在模式混合问题,该文提出一种改进的整体平均经验模式分解(EEMD)方法,并将其应用... 穿墙雷达动目标探测中人的心跳、呼吸、手臂摆动等运动的微多普勒信号是非线性、非平稳信号,可以采用经验模式分解(EMD)对其进行时频分析。由于EMD分解存在模式混合问题,该文提出一种改进的整体平均经验模式分解(EEMD)方法,并将其应用于穿墙雷达人的运动微多普勒特性分析中,并且对分解后的每个本征模式函数(IMF)进行Hilbert-Huang变换(HHT),得到信号的时间-频率-能量谱。仿真数据和实验结果分析均表明,改进的EEMD方法不仅能够有效消除EMD中的模式混合问题,将人运动微多普勒信号中的不同频率尺度分解在不同的IMF中,而且还能够有效抑制原始信号中的噪声,提高信噪比,得到更精细、更清晰的时频分布。 展开更多
关键词 穿墙雷达 经验模式分解 整体平均经验模式分解 HILBERT-HUANG变换 微多普勒特性
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基于EEMD样本熵的高速列车转向架故障特征提取 被引量:38
10
作者 秦娜 金炜东 +2 位作者 黄进 李智敏 刘景波 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期27-32,共6页
为了监测高速列车转向架关键部件的工作状态,提出了采用聚合经验模态分解和样本熵信息测度理论相结合的方法提取信号特征.以转向架正常、空气弹簧失气、横向减振器故障和抗蛇行减振器故障4种典型工况下车体及转向架的振动信号为研究对象... 为了监测高速列车转向架关键部件的工作状态,提出了采用聚合经验模态分解和样本熵信息测度理论相结合的方法提取信号特征.以转向架正常、空气弹簧失气、横向减振器故障和抗蛇行减振器故障4种典型工况下车体及转向架的振动信号为研究对象,将信号进行聚合经验模态分解,得到一系列成分简单的固有模态函数,分别计算样本熵值构成高维特征矢量,最后采用支持向量机进行故障状态的分类识别.实验结果表明,列车在200 km/h速度下,故障识别率可以达到88%,证明了该特征提取算法的有效性. 展开更多
关键词 转向架 阈值消噪 聚合经验模态分解 样本熵 支持向量机
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基于EEMD和Laplace小波的滚动轴承故障诊断 被引量:26
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作者 李昌林 孔凡让 +3 位作者 黄伟国 陈辉 王超 袁仲洲 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期63-69,88,共8页
滚动轴承故障导致振动信号中出现多阶模态冲击响应,为了提取单阶模态冲击响应的模态参数,由于Laplace小波相关滤波受多阶模态冲击响应的影响,提出一种基于EEMD和Laplace小波的滚动轴承故障诊断方法。先用EEMD把振动信号中的多阶模态脉... 滚动轴承故障导致振动信号中出现多阶模态冲击响应,为了提取单阶模态冲击响应的模态参数,由于Laplace小波相关滤波受多阶模态冲击响应的影响,提出一种基于EEMD和Laplace小波的滚动轴承故障诊断方法。先用EEMD把振动信号中的多阶模态脉冲响应分解为各单阶模态冲击响应分量,然后用从分解的分量的频谱中选取所需的单阶模态冲击响应分量,再用Laplace小波相关滤波对选取的单阶模态冲击响应分量进行分析,便可以诊断出故障。通过对仿真信号和滚动轴承内圈、外圈、滚动体数据分析很好地验证了提出的方法的有效性。 展开更多
关键词 集合经验模态分解 Laplace小波 相关滤波 滚动轴承
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基于EEMD、度量因子和快速峭度图的滚动轴承故障诊断方法 被引量:57
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作者 彭畅 柏林 谢小亮 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第20期143-146,共4页
基于EMD、谱峭度以及包络分析的滚动轴承故障诊断方法,提出了改进的基于EEMD、度量因子和快速峭度图的诊断方法。该方法首先将故障信号进行EEMD分解得到一组IMFs,然后用度量因子筛选出最能表征故障信息的IMF分量重构信号,再用快速峭度... 基于EMD、谱峭度以及包络分析的滚动轴承故障诊断方法,提出了改进的基于EEMD、度量因子和快速峭度图的诊断方法。该方法首先将故障信号进行EEMD分解得到一组IMFs,然后用度量因子筛选出最能表征故障信息的IMF分量重构信号,再用快速峭度图构造最优带通滤波器,最后将滤波后的重构信号进行包络分析并将包络谱与轴承故障特征频率进行比较,从而诊断出具体故障。滚动轴承的内圈故障仿真数据以及工程实测数据均很好地验证了提出的改进方法的有效性,说明其具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 eemd 度量因子 快速峭度图 包络分析
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大型旋转机械非平稳振动信号的EEMD降噪方法 被引量:67
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作者 曹冲锋 杨世锡 杨将新 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期33-38,共6页
针对现有各种降噪方法处理非平稳机械振动信号存在的缺点,提出一种基于辅助白噪声经验模式分解技术来自适应实现旋转机械非平稳振动信号降噪。该方法是一种集成的经验模式分解(Ensemble Empirical mode decomposition,EEMD)降噪算法,利... 针对现有各种降噪方法处理非平稳机械振动信号存在的缺点,提出一种基于辅助白噪声经验模式分解技术来自适应实现旋转机械非平稳振动信号降噪。该方法是一种集成的经验模式分解(Ensemble Empirical mode decomposition,EEMD)降噪算法,利用正态分布白噪声在经验模式分解中具有的二进尺度分解特性,可以有效抑制常规经验模式分解降噪算法处理非平稳振动信号时产生的模式混叠现象。通过仿真计算和转子启动过程试验振动信号对新降噪方法、经验模式分解降噪方法及小波降噪方法的性能进行了比较测试,结果表明,在非平稳机械振动信号降噪方面,新降噪方法具有更高的信噪比,不仅能够消除高斯噪声,而且能够有效降低脉冲干扰,提取出反映信号实际物理意义的振动固有模式。 展开更多
关键词 降噪 旋转机械 启动过程 振动信号 集成经验模式分解
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LMS方法的改进及联合EEMD在振动信号去噪中的应用 被引量:13
14
作者 张袁元 李舜酩 +2 位作者 胡伊贤 江星星 郭海东 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第20期61-66,共6页
针对机械振动信号特征提取中的去噪问题,联合集合经验模式分解(EEMD)和最小均方算法(LMS)发展了一种自适应去噪方法。首先研究了LMS的固定步长固定阶数、变步长(VS)和变阶数(VT)的算法性能,提出在迭代过程中以比较阶数和步长变化时的最... 针对机械振动信号特征提取中的去噪问题,联合集合经验模式分解(EEMD)和最小均方算法(LMS)发展了一种自适应去噪方法。首先研究了LMS的固定步长固定阶数、变步长(VS)和变阶数(VT)的算法性能,提出在迭代过程中以比较阶数和步长变化时的最小均方误差期望为收敛方向,发展了一种联合变步长变阶数最小均方算法(VSVTLMS)的去噪方法;通过对原信号的EEMD分解,使各模式分量窄带化,进而通过VSVT-LMS对每个IMF分量进行去噪,有效避免LMS算法对宽频信号的不稳定性,同时也避免了EMD分解的不唯一性和去噪中阈值的选择问题。最后通过对仿真和实际车辆振动信号去噪,验证了方法在工程上的可行性。 展开更多
关键词 振动信号 集合经验模式分解 自适应滤波器 变阶数 变步长
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基于EEMD与EMD的降雨序列多时间尺度对比分析 被引量:10
15
作者 章国勇 伍永刚 +1 位作者 刘洋 张炜博 《中国农村水利水电》 北大核心 2014年第8期98-103,共6页
针对水文时间序列多时间尺度分析问题,分别应用经验模态分解(EMD)与总体经验模态分解(EEMD)方法进行对比研究。论文首先将EMD与EEMD进行测试函数仿真对比分析,结果表明EEMD较EMD能较好地解决模态混叠现象。将其应用于湖北省降雨序列演... 针对水文时间序列多时间尺度分析问题,分别应用经验模态分解(EMD)与总体经验模态分解(EEMD)方法进行对比研究。论文首先将EMD与EEMD进行测试函数仿真对比分析,结果表明EEMD较EMD能较好地解决模态混叠现象。将其应用于湖北省降雨序列演变特性分析,并引入基于LSSVM信号延拓方法以消除水文序列的端点效应,结合小波分析结果对比验证表明,EEMD作为一种新的信号处理方法,较EMD能更精确地获取降雨时序的多时间尺度特性,可为水文时间序列演变规律分析提供依据。 展开更多
关键词 总体经验模态分解 经验模态分解 多时间尺度 降雨量
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基于CEEMD和排列熵的故障数据小波阈值降噪方法 被引量:57
16
作者 周涛涛 朱显明 +1 位作者 彭伟才 刘彦 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第23期207-211,共5页
针对旋转机械故障数据的非平稳性及总体平均经验模态分解方法(CEEMD)舍弃高频分量降噪方法和小波阈值降噪方法存在的不足,提出了基于CEEMD和排列熵的小波阈值降噪方法。运用CEEMD将信号分解为一系列的固有模态函数(IMF)分量,利用排列熵... 针对旋转机械故障数据的非平稳性及总体平均经验模态分解方法(CEEMD)舍弃高频分量降噪方法和小波阈值降噪方法存在的不足,提出了基于CEEMD和排列熵的小波阈值降噪方法。运用CEEMD将信号分解为一系列的固有模态函数(IMF)分量,利用排列熵来确定含有噪声成分较多的IMF分量,采用小波阈值降噪方法对含有较多噪声成分的IMF分量进行降噪处理,保留这些分量中的有效信息。仿真分析和实例分析表明,基于CEEMD和排列熵的小波阈值降噪方法效果优于单纯的CEEMD降噪方法和小波阈值降噪方法。 展开更多
关键词 降噪 经验模态分解 互补集合经验模态分解 小波阈值方法 排列熵
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基于EEMD穿墙雷达人的运动模式识别 被引量:3
17
作者 王宏 周正欧 +1 位作者 李廷军 孔令讲 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期346-351,共6页
根据穿墙雷达动目标探测中人的运动多普勒信号属于非线性、非平稳信号的特点,分别采用经验模式分解(EMD)和整体平均经验模式分解(EEMD)将人5种运动的多普勒信号分解为一系列本征模式函数(IMF)。采用支持向量机(SVM)学习算法,将两种方法... 根据穿墙雷达动目标探测中人的运动多普勒信号属于非线性、非平稳信号的特点,分别采用经验模式分解(EMD)和整体平均经验模式分解(EEMD)将人5种运动的多普勒信号分解为一系列本征模式函数(IMF)。采用支持向量机(SVM)学习算法,将两种方法分解后的各IMF能量占总能量的百分比作为支持向量机分类器的特征向量进行模式识别,分析了特征向量维数对识别率的影响,比较了EMD和EEMD的识别率。EEMD能够消除EMD存在的模式混合问题,识别率更高,达到94%以上。 展开更多
关键词 多普勒特性 整体平均经验模式分解 经验模式分解 支持向量机 穿墙雷达
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基于EEMD-SCBSS的岩石声发射信号去噪方法 被引量:14
18
作者 赵奎 杨道学 +4 位作者 曾鹏 王晓军 钟文 龚囱 闫雷 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期179-185,210,共8页
针对岩石声发射(AE)信号的低信噪比、随机性强、非平稳性等特点,提出了一种基于总体经验模态(EEMD)及单通道盲源分离(SCBSS)的AE信号滤波方法。将含有背景噪声的AE信号进行EEMD分解,得到一系列按频率从高到低排列的本征模函数(IMF);提... 针对岩石声发射(AE)信号的低信噪比、随机性强、非平稳性等特点,提出了一种基于总体经验模态(EEMD)及单通道盲源分离(SCBSS)的AE信号滤波方法。将含有背景噪声的AE信号进行EEMD分解,得到一系列按频率从高到低排列的本征模函数(IMF);提取高频背景噪声信号与观测信号构建虚拟多通道观测信号;利用快速不动点优化算法(FastICA)对构建的虚拟多通道观测信号进行盲源分离(BSS),进而得到滤波后的AE信号。通过构造含噪声AE信号进行数值仿真实验及实测数据分析,将基于EEMD及SCBSS滤波方法与小波阈值滤波方法进行比较。实验结果表明:小波阈值滤波方法会导致滤波后的AE信号频域信息失真,影响滤波后的AE信号上升时间,能量等参数识别;该方法可以对含噪声AE信号进行有效地滤波处理,能够较好地滤除AE信号中的非平稳随机噪声,并且能够保护滤波后的AE信号频域信息。 展开更多
关键词 岩石声发射信号 去噪 总体经验模态 单通道盲源分离
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基于频率截止的EEMD方法研究 被引量:5
19
作者 黄杰 张梅军 +1 位作者 柴凯 陈灏 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期101-105,共5页
为解决总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)中虚假IMF分量过多问题,提出了一种基于频率截止的EEMD方法。该方法采用一种新的IMF筛分终止条件——以信号自身的最小频率为EMD分解IMF分量的截止频率;然后将... 为解决总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)中虚假IMF分量过多问题,提出了一种基于频率截止的EEMD方法。该方法采用一种新的IMF筛分终止条件——以信号自身的最小频率为EMD分解IMF分量的截止频率;然后将基于频率截止的IMF筛分终止条件引入EEMD分解。通过仿真和实测信号分析,并与EMD、EEMD分解结果比较得到,运用频率截止的EEMD方法不仅有效减少了虚假IMF分量的产生,使得分解的目的性更加明确,而且保证了EEMD分解出的IMF分量的完备性,更好地抑制了模态混叠现象。 展开更多
关键词 总体平均经验模态分解 频率截止 模态混叠 IMF分量
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EEMD在同时消除脉搏血氧检测中脉搏波信号高频噪声和基线漂移中的应用 被引量:20
20
作者 韩庆阳 王晓东 +1 位作者 李丙玉 周鹏骥 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1384-1388,共5页
人体血氧饱和度是基于脉搏波信号测量得到的,然而在脉搏波信号采集的过程中存在着由人体呼吸和仪器本身热噪声等带来的基线漂移和高频噪声,影响人体血氧饱和度的测量精度。因此,该文提出一种总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mo... 人体血氧饱和度是基于脉搏波信号测量得到的,然而在脉搏波信号采集的过程中存在着由人体呼吸和仪器本身热噪声等带来的基线漂移和高频噪声,影响人体血氧饱和度的测量精度。因此,该文提出一种总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与基于排列熵(Permutation Entropy,PE)的信号随机性检测相结合的方法,同时消除基线漂移和高频噪声。对脉搏波信号进行EEMD分解,计算分解到得到的内在模式分量的排列熵,选取阈值,分别判断并剔除代表高频噪声和基线漂移的内在模式分量。最后信号重构就得到同时消除高频噪声和基线漂移的脉搏波信号。通过自行研制的测量装置所采集的脉搏波信号进行实验验证,利用信号的频谱和交直流比R评价效果。结果表明:该方法有效地同时消除了脉搏波信号中的高频噪声和基线漂移,这将有利于人体血氧饱和度测量精度的提高。 展开更多
关键词 脉搏波信号 人体血氧饱和度 高频噪声 基线漂移 总体平均经验模态分解 排列熵
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