基于FABEMD和Goldstein滤波器的SAR舰船尾迹图像增强方法 被引量：6

1

作者 张问一 胡东辉 丁赤飚 《雷达学报（中英文）》 2012年第4期426-435,共10页

增强SAR舰船尾迹图像中模糊的开尔文尾迹并保持湍流尾迹特征对舰船及运动参数的反演具有重要作用。该文利用快速自适应2维经验模式分解方法(Fast and Adaptive Bidimensional Empirical Mode Decomposition,FABEMD)实现图像中开尔文尾迹... 增强SAR舰船尾迹图像中模糊的开尔文尾迹并保持湍流尾迹特征对舰船及运动参数的反演具有重要作用。该文利用快速自适应2维经验模式分解方法(Fast and Adaptive Bidimensional Empirical Mode Decomposition,FABEMD)实现图像中开尔文尾迹,湍流尾迹和其他中/大尺度海洋特征的分解,提高开尔文尾迹相对其他特征的图像和频谱对比度。同时引入并改进干涉图Goldstein滤波器实现对开尔文尾迹的进一步增强,并利用不变矩对增强后的SAR舰船尾迹图像进行评价。通过原理分析、增强实验和主/客观评价,表明该方法具有显著的开尔文尾迹增强效果,并保持了湍流尾迹特征,实现效率高且适用性较强。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 图像增强 尾迹 2维经验模式分解 快速自适应2维经验模式分解 干涉相位滤波 不变矩

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基于FABEMD的变化光照下人脸识别方法

2

作者 陈恒鑫 唐远炎 +1 位作者 房斌 张太平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第21期1-4,16,共5页

在光照变化的环境下,人脸识别因受到光照强度和方向的非线性干扰而变得困难重重。在人脸局部区域,光照的变化比较缓慢,而皮肤对光照的反射率特征变化比较快,可以认为光照变化是低频信号,而人脸本质特征是高频信号。FABEMD是一种快速自... 在光照变化的环境下,人脸识别因受到光照强度和方向的非线性干扰而变得困难重重。在人脸局部区域,光照的变化比较缓慢,而皮肤对光照的反射率特征变化比较快,可以认为光照变化是低频信号,而人脸本质特征是高频信号。FABEMD是一种快速自适应的BEMD(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,二维经验模式分解)方法,它能够将图像分解为不同尺度的高频图像和低频图像,高频图像代表了人脸皮肤细节纹理特征,而低频图像则代表了轮廓特征。但是并不能定量判别什么样的高频信号以及多少高频信号能够用来消除光照影响,所以提出了两种衡量高频细节信息量的方法,将这些信息量的相对值来推算融合不同尺度的高频信号权重系数。基于Yale B人脸数据库的实验数据证明了所提方法能够取得很好的识别效果。 展开更多

关键词 光照不变性 快速自适应的二维经验模式分解(fabemd) 二维经验模式分解(BEMD) 人脸识别

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基于CEEMDAN-FastICA的滚动轴承故障特征提取 被引量：10

3

作者 刘兆亮 颜丙生 +2 位作者 刘春波 聂士杰 宋宇宙 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第3期61-65,共5页

针对轴承早期故障信号微弱、故障特征难以提取的问题,提出一种将完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与快速独立分量分析(FastICA)相结合的故障特征提取方法。该方法首先利用CEEMDAN将轴承故障信号进行分解,得到一系列模态分量(IMF);然后依... 针对轴承早期故障信号微弱、故障特征难以提取的问题,提出一种将完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与快速独立分量分析(FastICA)相结合的故障特征提取方法。该方法首先利用CEEMDAN将轴承故障信号进行分解,得到一系列模态分量(IMF);然后依据峭度准则选取相应分量进行重构,引入虚拟噪声通道;最后利用FastICA对重构信号进行解混去噪,分离出源信号的最佳估计信号后进行包络谱分析进而提取故障特征频率。该方法通过LabVIEW软件平台进行编程实现。仿真信号和轴承故障实验信号的研究结果均表明该方法可明显降低噪声和调制成分干扰,突出故障特征频率成分。 展开更多

关键词 完备集合经验模态分解 快速独立分量分析 故障特征提取

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基于FastICA与ICEEMDAN的人脸视频心率检测 被引量：3

4

作者 赵明康 王镇 +2 位作者 齐晨成 王艺潇 张帅 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期508-512,共5页

现有的非接触式心率检测方法存在噪声干扰、准确率低等问题。针对这些问题,提出一种基于FastICA与改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)相结合的算法,采用人脸视频进行心率检测。用摄像头采集人脸视频,并从视频中提取R、G、... 现有的非接触式心率检测方法存在噪声干扰、准确率低等问题。针对这些问题,提出一种基于FastICA与改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)相结合的算法,采用人脸视频进行心率检测。用摄像头采集人脸视频,并从视频中提取R、G、B通道源信号,即皮肤颜色变化信号,分别求出RGB这3个颜色通道的像素平均值;然后利用FastICA对RGB这3组像素平均值进行解混,得到3组独立源信号,再用ICEEMDAN将其中一组独立源信号进行模态分解,并选取合适频段内的固有模式函数(IMF)估计心率的信号,最后用频谱分析计算得到心率。设计实验对8名人员进行了人脸视频检测,将检测结果与多参数监护仪进行对比分析。实验结果表明,该方法与多参数监护仪测量结果的平均误差与均方根误差均小于1 beat/min,因此基于FastICA与ICEEMDAN的人脸视频心率检测对人体心率检测具有良好的稳定性和准确性。 展开更多

关键词 人脸视频 非接触心率检测 光电容积脉搏波 快速独立成分分析(fastICA) 改进的自适应噪声完全集合经验模式分解(ICEEMDAN)

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结合FABEMD和改进的显著性检测的图像融合 被引量：5

5

作者 安影 范训礼 +1 位作者 陈莉 刘佩 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期292-300,共9页

针对红外与可见光图像融合中存在的显著目标不突出、对比度低、存在较多的伪影问题,提出了一种结合快速自适应二维经验模态分解(fast and adaptive bidimensional empirical mode decomposition,FABMED)和改进的显著性检测的图像融合算... 针对红外与可见光图像融合中存在的显著目标不突出、对比度低、存在较多的伪影问题,提出了一种结合快速自适应二维经验模态分解(fast and adaptive bidimensional empirical mode decomposition,FABMED)和改进的显著性检测的图像融合算法。首先,通过FABEMD对红外和可见光图像进行多尺度分解得到对应的基础层和细节层。然后,对最大对称环绕显著性检测做暗抑制改进,将其用于基础层的融合上;结合改进的显著性检测和引导滤波,对细节层进行融合。最后,对各融合子图进行FABEMD逆变换重构出融合图像。与其他经典的融合算法相比,仿真实验验证了本文算法的有效性。 展开更多

关键词 图像融合 快速自适应二维经验模态分解 显著性检测 引导滤波

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FABEMD和改进局部能量窗口的红外中波和长波图像融合 被引量：4

6

作者 崔晓荣 沈涛 +1 位作者 黄建鲁 孙宾宾 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期2043-2049,共7页

针对探测波段为3.7~4.8μm的中波红外图像和探测波段为8~14μm长波红外图像融合过程中存在场景对比度低,显著性目标不够凸出,伪影引入严重的问题,采用快速自适应二维经验模态分解(FABEMD)对红外中波和长波图像进行多尺度分解以得到二维... 针对探测波段为3.7~4.8μm的中波红外图像和探测波段为8~14μm长波红外图像融合过程中存在场景对比度低,显著性目标不够凸出,伪影引入严重的问题,采用快速自适应二维经验模态分解(FABEMD)对红外中波和长波图像进行多尺度分解以得到二维内蕴模函数(BIMFs)和残余分量(Residual)。对于每一层内蕴模函数选用改进的局部能量窗口融合规则,首先配置好加权算子以增加区域窗口中心像素的能量占比;选用不同的加权算子,经实验验证能有效突出红外中波和长波图像的能量特征信息;其次充分利用内蕴模函数的相位信息,当相位相反时,采用能量加权平均的方式,以解决融合系数的正负符号极性难以确定的问题;当相位相同时,判断二者的能量差距并依据差距大小选择设定的融合规则,融合规则基于红外中波和长波图像的灰度差异特性设定。对于残余分量则利用红外中波图像和改进区域能量窗口的最大对称环绕显著性权重图指导基础层系数的融合,自适应的局部环绕窗口充分利用了低频显著性信息,对无用背景的抑制效果也相当出色,能够在复杂背景图像中突出显著性对象,最终得到细节信息丰富,对比度明显的指导图像。最后通过FABEMD的逆变化重构过程得到融合图像,对4组不同背景、不同大小的红外中长波图像进行主观和客观性能评价,4组图像均来自多波段红外采集系统且都经过严格配准并和7种相关算法进行对比实验,在主观性能上显著性对象突出、清晰度度高;客观性能上在平均梯度和空间频率这两个评价指标上性能优异,验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 图像融合 快速自适应二维经验模态分解 相位信息 区域能量窗口 显著性图

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基于ICEEMDAN和共振解调的轴承故障检测方法

7

作者 唐斌 池茂儒 +2 位作者 赵明花 李大柱 许文天 《铁道机车车辆》 北大核心 2024年第4期84-91,共8页

对于滚动轴承的故障检测,提出了一种基于带自适应噪声的改进完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)和共振解调的轴承故障检测方法。通过ICEEMDAN算法,把原始振动信号分解为若干个IMF分量;选取有效IMF分量进行求和,得到重构信号;使用快速峭度... 对于滚动轴承的故障检测,提出了一种基于带自适应噪声的改进完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)和共振解调的轴承故障检测方法。通过ICEEMDAN算法,把原始振动信号分解为若干个IMF分量;选取有效IMF分量进行求和,得到重构信号;使用快速峭度图法确定共振频带,然后以此设计相应滤波器进行滤波;使用形态学滤波方法进行共振信号的解调,然后再利用FFT得到轴承的故障特征频谱图。内、外圈故障振动数据验证结果表明,该方法能够检测出滚动轴承的故障。 展开更多

关键词 滚动轴承 带自适应噪声的改进完全集合经验模态分解(ICEEMDAN) 共振解调 快速峭度图 形态学滤波

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快速自适应经验模态分解方法及轴承故障诊断 被引量：7

8

作者 陈凯 李富才 李鸿光 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期647-652,807,共6页

提出一种快速自适应经验模态分解(fast and adaptive empirical mode decomposition,简称FAEMD),其算法结构和本征模态函数的特点与经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)类似。采用顺序统计滤波器代替三次样条来拟合曲线... 提出一种快速自适应经验模态分解(fast and adaptive empirical mode decomposition,简称FAEMD),其算法结构和本征模态函数的特点与经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)类似。采用顺序统计滤波器代替三次样条来拟合曲线,简易的终止准则使耗机时间大幅减小。该方法可以快速、有效、准确地分解信号,能够避免终止准则和端点效应问题,改善模态混叠和耗时问题。在滚动轴承故障诊断的应用中,效果表现良好。 展开更多

关键词 经验模态分解 快速自适应经验模态分解 滚动轴承 顺序统计滤波器

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采用改进互补集总经验模态分解的电能质量扰动检测方法 被引量：7

9

作者 吴新忠 邢强 +2 位作者 陈明 成江洋 杨春雨 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期1834-1843,共10页

针对集总经验模态分解(EEMD)方法加噪参数(噪声幅值、集总次数)需人为确定、分解残余噪声大以及计算耗时长的缺点,提出一种自适应快速互补集总经验模态分解(AFCEEMD)方法.该方法分析不同频率形式噪声对极值点分布的影响,确定加噪频率采... 针对集总经验模态分解(EEMD)方法加噪参数(噪声幅值、集总次数)需人为确定、分解残余噪声大以及计算耗时长的缺点,提出一种自适应快速互补集总经验模态分解(AFCEEMD)方法.该方法分析不同频率形式噪声对极值点分布的影响,确定加噪频率采用高频辅助分解的优势,并以极值点分布特性作为评价指标自适应选择最优加噪频率.通过对EEMD加噪准则的研究,推导出加噪幅值和分解次数采取固定值:0.01SD和2次,且以正负成对的形式加入到原始信号中.通过仿真实验和搭建的电能质量扰动平台的实测数据验证了所提方法的自适应性和计算性能,而且适用于电能质量扰动检测与分析. 展开更多

关键词 集总经验模态分解(EEMD) 自适应快速互补EEMD(AFCEEMD) 极值点分布 加噪频率参数优化 电能质量扰动

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快速自适应经验模态分解方法的基本原理及其性能评估 被引量：7

10

作者 周义 李鸿光 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期14-19,共6页

经验模态分解是一种有效的信号分解方法,尤其是针对非平稳非线性信号。然而,随着研究的深入,学者们发现该方法中存在着诸多弊端。根据Bhuiyan的研究,提出了一种针对一维信号的快速自适应经验模态分解方法。通过大量的数值仿真,证明这种... 经验模态分解是一种有效的信号分解方法,尤其是针对非平稳非线性信号。然而,随着研究的深入,学者们发现该方法中存在着诸多弊端。根据Bhuiyan的研究,提出了一种针对一维信号的快速自适应经验模态分解方法。通过大量的数值仿真,证明这种方法不但能克服传统方法的弊端、得到高质量的分解结果,还能大幅度地提高计算效率。 展开更多

关键词 经验模态分解 快速自适应经验模态分解 数值仿真

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基于快速自适应的二维经验模态分解的图像去噪算法 被引量：7

11

作者 刘佩 贾建 +1 位作者 陈莉 安影 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第11期260-266,共7页

为了能够对图像进行自适应的分解,并准确刻画分解系数的分布状态,提出了一种新的基于快速自适应二维经验模态分解的图像去噪算法。该算法首先对图像进行快速自适应二维经验模态分解,通过确定分解后以噪声主导的子带的个数,进一步利用正... 为了能够对图像进行自适应的分解,并准确刻画分解系数的分布状态,提出了一种新的基于快速自适应二维经验模态分解的图像去噪算法。该算法首先对图像进行快速自适应二维经验模态分解,通过确定分解后以噪声主导的子带的个数,进一步利用正态逆高斯模型对以噪声主导的子带系数分布进行建模;然后使用贝叶斯最大后验概率估计理论从模型导出相应的阈值;最后采用最优线性插值阈值函数算法完成去噪。仿真结果表明,对于添加不同标准差大小高斯白噪声的测试图像,所提算法在峰值信噪比上相比sym4小波去噪、双变量阈值去噪、邻近算子的全变分算法和重叠组稀疏的全变分算法分别平均提高了4.36 dB,0.85 dB,0.78 dB和0.48 dB,结构相似性指数也有不同程度的提高,有效地保留了更多的图像细节。实验结果证明,所提算法在视觉性能和评价指标方面均优于对比算法。 展开更多

关键词 快速自适应二维经验模态分解 正态逆高斯模型 贝叶斯最大后验概率估计理论 最优线性插值阈值 图像去噪

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基于CEEMDAN-小波包自适应阈值混凝土声发射信号降噪研究 被引量：14

12

作者 杨智中 林军志 +2 位作者 汪魁 程梓益 刘攀 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期139-149,共11页

为了得到更加纯净的混凝土声发射(acoustic emission, AE)信号来更准确地监测混凝土结构破裂过程,提出了一种完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition, CEEMDAN)与小波包自适应阈值联合方法对... 为了得到更加纯净的混凝土声发射(acoustic emission, AE)信号来更准确地监测混凝土结构破裂过程,提出了一种完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition, CEEMDAN)与小波包自适应阈值联合方法对循环荷载作用下的混凝土声发射信号进行降噪处理,运用信噪比和快速傅里叶变化(fast Fourier transform, FFT)分析来验证所用方法的可行性。实验结果表明:结合CEEMDAN-小波包自适应阈值对混凝土声发射信号进行降噪的效果较好,能有效地保留混凝土声发射信号特征信息,对混凝土声发射信号降噪提供新的思路,为后续利用声发射信号分析混凝土结构内部微裂纹扩展及演化特征奠定基础。 展开更多

关键词 循环荷载 混凝土声发射(AE)信号 完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN) 小波包自适应阈值降噪 快速傅里叶变换(FFT)

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一种基于多尺度极值的快速自适应二维经验模式分解方法 被引量：2

13

作者 杨达 刘述田 +1 位作者 徐冠雷 王晓炜 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2020年第2期362-372,共11页

现有的二维经验模式分解(Bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)算法在极值点查找、内蕴模式筛选和迭代过程中效率低、自适应性有待进一步提高,因此本文提出了一种基于多尺度极值的二维信号经验模式分解方法。首先给出二维... 现有的二维经验模式分解(Bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)算法在极值点查找、内蕴模式筛选和迭代过程中效率低、自适应性有待进一步提高,因此本文提出了一种基于多尺度极值的二维信号经验模式分解方法。首先给出二维多尺度极值二叉树结构的概念和建立方法,进而引出一个新的分解层数和滤波窗口大小的自适应确定原则,由此形成了改进的快速自适应二维经验模式分解方法。对自然图像和合成纹理图像分解的实验结果表明:与现有的快速自适应二维经验模式分解方法相比较,新方法的自适应性和效率都有明显提升。 展开更多

关键词 多尺度极值 二维经验模式分解 自适应信号处理

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快速自适应二维经验模态分解在SAR目标识别中的应用研究 被引量：5

14

作者 胡媛媛 韩彦龙 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第8期40-43,87,共5页

针对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别问题,提出基于快速自适应二维经验模态分解(FABEMD)的方法。FABEMD可实现对SAR图像的快速分解,获得描述目标低频至高频信息的多层次固态模函数(BIMF)。基于结构相似性指标剔除多层次BIMF中的噪声成分... 针对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别问题,提出基于快速自适应二维经验模态分解(FABEMD)的方法。FABEMD可实现对SAR图像的快速分解,获得描述目标低频至高频信息的多层次固态模函数(BIMF)。基于结构相似性指标剔除多层次BIMF中的噪声成分,保留高鉴别力部分。分类阶段采用联合稀疏表示对保留的BIMF进行表征分类。基于MSTAR数据集对所提方法进行测试,结果验证了其性能优势。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 目标识别 快速自适应二维经验模态分解 结构相似性 联合稀疏表示

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含直流馈入的带并补电抗线路单相自适应重合闸适用性分析及故障识别方法 被引量：2

15

作者 徐泉洲 李永丽 +1 位作者 宋金钊 张云柯 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期1442-1451,共10页

含直流馈入的交流线路发生永久性故障时,如不能准确判定故障性质,将使交流线路再一次承受短路电流冲击,危害直流系统运行安全。针对这一问题,提出了一种基于并联电抗器故障相谐波电流特性的单相自适应重合闸判据。首先,分析了现有单相... 含直流馈入的交流线路发生永久性故障时,如不能准确判定故障性质,将使交流线路再一次承受短路电流冲击,危害直流系统运行安全。针对这一问题,提出了一种基于并联电抗器故障相谐波电流特性的单相自适应重合闸判据。首先,分析了现有单相自适应重合闸判据在含直流馈入的交流系统中应用的适用性,并得出换流器发生换相失败后向交流系统注入的谐波分量可能会使现有单相自适应重合闸判据失效这一结论;其次,通过快速集合经验模态分解–希尔伯特(fast ensemble empirical mode decomposition-Hilbert,FEEMD-Hilbert)谱分析从流过故障相并联电抗器电流中分解出谐波分量,依据不同故障性质下等效电流回路的不同,提出了基于谐波电流幅值比的单相自适应重合闸判据;最后,基于PSCAD/EMTDC仿真实验验证了所提方法的有效性和实用性。 展开更多

关键词 直流馈入 并联电抗器 单相自适应重合闸 适用性分析 快速集合经验模态分解

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基于ICEEMDAN的滚动轴承声信号故障诊断方法 被引量：4

16

作者 李篪 陈长征 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2023年第6期672-679,共8页

针对基于单通道声信号的机械故障诊断信号干扰成分大,故障特征难以提取的问题,提出了一种结合改进自适应噪声完备经验模态分解(ICEEMDAN)和快速独立分量分析(FastICA)的方法。依据峭度与信号相关性准则设定本征内模分量(IMF)选取系数,对... 针对基于单通道声信号的机械故障诊断信号干扰成分大,故障特征难以提取的问题,提出了一种结合改进自适应噪声完备经验模态分解(ICEEMDAN)和快速独立分量分析(FastICA)的方法。依据峭度与信号相关性准则设定本征内模分量(IMF)选取系数,对ICEEMDAN自适应分解的IMF进行有效筛选,实现信号降噪和粗提取,并以所选IMF作为虚拟通道,应用FastICA成功实现信噪的盲源分离。通过内外圈故障轴承实验数据对算法实行对比验证,结果表明,所提算法大幅降低了噪声及干扰,有效提取了故障特征。 展开更多

关键词 机械故障诊断 声学诊断 声信号 滚动轴承 改进自适应噪声完备经验模态分解 快速独立分量分析 特征提取 盲源分离

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基于优化FAEMD-OSELM的WSN流量预测算法研究 被引量：6

17

作者 熊俊 何宽 +1 位作者 李颖川 郁滨 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期262-270,共9页

针对无线传感器网络(WSN)组合流量预测算法自适应性低、计算复杂度高等不足,提出一种基于优化FAEMD-OSELM的WSN流量预测算法。算法利用快速自适应经验模态分解(FAEMD)将信号分解为一系列本征模态函数和一个残余函数,通过设计自适应滤波... 针对无线传感器网络(WSN)组合流量预测算法自适应性低、计算复杂度高等不足,提出一种基于优化FAEMD-OSELM的WSN流量预测算法。算法利用快速自适应经验模态分解(FAEMD)将信号分解为一系列本征模态函数和一个残余函数,通过设计自适应滤波窗口提高信号分解过程的自适应性。进一步,采用在线贯序极限学习机(OSELM)对信号分量进行训练、预测,运用奇异值分解(SVD)理论优化神经网络的参数和拟合过程,降低计算复杂度。同时,结合样本选择器进一步控制预测误差范围,保证算法的预测精度。实验结果表明,算法在分解效果、耗机时间、预测精度等关键性能指标上具有较为明显的优势。 展开更多

关键词 流量预测 快速自适应经验模态分解 自适应滤波窗口 在线贯序极限学习机 奇异值分解

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自适应块分割的快速BEMD算法研究

18

作者 吴纯 王文波 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第23期197-199,共3页

基于径向基函数的分块二维经验模态分解算法在拼接处的不连续失真较严重。为此,提出一种改进的分块二维经验模态分解算法。通过计算相邻图像块的最小对称相似性,确定相邻图像块间的重叠尺寸,利用自适应无缝拼接算法,对图像分解结果进行... 基于径向基函数的分块二维经验模态分解算法在拼接处的不连续失真较严重。为此,提出一种改进的分块二维经验模态分解算法。通过计算相邻图像块的最小对称相似性,确定相邻图像块间的重叠尺寸,利用自适应无缝拼接算法,对图像分解结果进行融合。实验结果表明,该算法能较好地改善拼接失真现象。 展开更多

关键词 分块二维经验模态分解 对称相似性方差 自适应拼接 径向基函数

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