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基于CEEMDAN与自适应双阈值小波分析的心音去噪
1
作者 卢官明 唐瑭 +2 位作者 戚继荣 王洋 赵宇航 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期36-47,共12页
针对现有基于经验模态分解的心音去噪算法在进行模态分解后存在心脏杂音与噪声模态混叠的问题,提出了一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)与自适应... 针对现有基于经验模态分解的心音去噪算法在进行模态分解后存在心脏杂音与噪声模态混叠的问题,提出了一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)与自适应双阈值小波分析的心音去噪算法。首先,通过CEEMDAN方法,将含噪心音信号分解为不同时间尺度上的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量;然后,采用去趋势波动分析(Detrended Fluctuation Analysis,DFA)方法将不同的IMF分量判定为含噪的心脏杂音IMF分量或心音IMF分量;接着,利用小波分析技术,滤除含噪心脏杂音IMF分量中的噪声,保留含有病理特征的心脏杂音;最后,将保留下来的心脏杂音与心音IMF分量进行重构,得到去噪后的心音信号。在Khan数据集上的实验结果表明,在不同噪声强度下,所提出的心音去噪算法均能明显提高心音信号的信噪比,降低均方根误差,优于其他现有方法。对临床采集的新生儿心音信号进行去噪的实验结果表明,所提算法具有良好的抑制噪声能力,并保留了含有病理特征的心脏杂音。 展开更多
关键词 心音去噪 自适应噪声完全集合经验模态分解 去趋势波动分析 小波分析 心脏杂音
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基于DFA法的江苏省极端降水时空分布特征研究 被引量：21
2
作者 郑腾飞 郭建茂 +2 位作者 尹继福 王琦 吴玮 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2012年第4期76-83,共8页
为进一步掌握江苏省极端降水的时空分布特征,基于该省1961-2010年均一性较好的逐日降水数据,利用去趋势波动分析法确定了全省13个站点的极端降水阈值,并通过Morlet小波及Mann-Kendall法分析了江苏省极端降水频数的振荡周期及其突变。结... 为进一步掌握江苏省极端降水的时空分布特征,基于该省1961-2010年均一性较好的逐日降水数据,利用去趋势波动分析法确定了全省13个站点的极端降水阈值,并通过Morlet小波及Mann-Kendall法分析了江苏省极端降水频数的振荡周期及其突变。结果表明,江苏省极端降水年频数和夏季极端降水均呈现8～10 a的变化周期,且1998年和2006年分别为其突变增加年,而秋季极端降水主要呈2～3 a与5～7 a的变化周期;极端降水与降水总量的空间分布具有较好的一致性,均呈南部大、北部小的特征。 展开更多
关键词 去趋势波动分析 极端降水 时空分布
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基于去趋势波动分析(DFA)的脑卒中后抑郁症静息脑电特征提取与识别 被引量：9
3
作者 王春方 张力新 +8 位作者 刘爽 孙长城 王勇军 赵欣 綦宏志 周鹏 万柏坤 杜金刚 明东 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期520-525,共6页
为考察脑卒中后抑郁症(PSD)患者静息态脑电(EEG)特异性,通过去趋势波动分析(DFA),提取16导联EEG信号波动函数F(s)和区间长度s函数关系在双对数坐标中线性拟合斜率之标度指数α值,作为EEG信号的长程幂函数相关性特征参数。将3类人群(健... 为考察脑卒中后抑郁症(PSD)患者静息态脑电(EEG)特异性,通过去趋势波动分析(DFA),提取16导联EEG信号波动函数F(s)和区间长度s函数关系在双对数坐标中线性拟合斜率之标度指数α值,作为EEG信号的长程幂函数相关性特征参数。将3类人群(健康正常组10人、脑卒中后无抑郁症组4人、脑卒中后抑郁症组7人)的16导联EEG信号α值作为样本进行独立样本t检验,结果显示,健康人与脑卒中患者在顶叶、颞叶以及枕叶处α值存在显著性差异(P<0.05);利用支持向量机(SVM)分类器,将EEG信号DFA的α值放入16维特征空间在脑卒中患者组(含抑郁症与无抑郁症)内进行模式识别,可获得最高90.9%的分类正确率,有望为临床PSD提供客观有效的辅助诊断新手段。 展开更多
关键词 脑卒中后抑郁症（PSD） 脑电（EEG） 去趋势波动分析（dfa） 标度指数α值 支持向量机（SVM）
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MF-DFA在大坝安全监测序列分析和整体性态识别中的应用 被引量：18
4
作者 胡江 苏怀智 +1 位作者 马福恒 李子阳 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2014年第3期50-55,共6页
为更好地分析监测序列的波动特征进而识别大坝整体性态演变规律,将多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA)方法应用到大坝监测序列分析,并以一混凝土坝垂线监测序列为例,通过单个测点、环境量的长程相关性和多重分形特征分析及3个不同坝段测... 为更好地分析监测序列的波动特征进而识别大坝整体性态演变规律,将多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA)方法应用到大坝监测序列分析,并以一混凝土坝垂线监测序列为例,通过单个测点、环境量的长程相关性和多重分形特征分析及3个不同坝段测点比较,结果表明:坝体变形序列具有较强的多重分形特征,大波动受温度和库水位的周期性变化影响,小波动则受水位的频繁涨落控制;同时,溢流坝段和挡水坝段又因其环境荷载条件和工作机理不同波动特征略有差异;总体看,变形序列受环境量控制,大坝整体性态正常。实例分析结果表明MF-DFA可以从局部和整体两个层面评价大坝的工作性态及其演变规律。 展开更多
关键词 大坝监测 多重分形 消除趋势波动分析 变形 时间序列
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驾驶员疲劳状态生理信号的DFA 被引量：7
5
作者 曾超 王文军 +3 位作者 陈朝阳 张超飞 成波 Cavanaugh John M 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第1期7-10,共4页
通过去趋势波动分析(DFA)研究驾驶员疲劳状态的心率变异性信号和脑电信号特征。22名被试在驾驶模拟器上进行模拟驾驶作业,采集驾驶过程中的心率变异性和脑电信号并进行离线分析。Wilcoxon符号秩检验用于分析清醒和疲劳两种状态间DFA标... 通过去趋势波动分析(DFA)研究驾驶员疲劳状态的心率变异性信号和脑电信号特征。22名被试在驾驶模拟器上进行模拟驾驶作业,采集驾驶过程中的心率变异性和脑电信号并进行离线分析。Wilcoxon符号秩检验用于分析清醒和疲劳两种状态间DFA标度指数的差异,受试者工作曲线(ROC)分析用于确定DFA区分疲劳驾驶和清醒驾驶的能力。结果表明:疲劳状态时,心率变异性和脑电信号的标度指数显著增加(Wilcoxon符号秩检验,p<0.01);心率变异性和脑电信号标度指数的ROC下面积最大分别为0.75和0.78。DFA的标度指数具有应用于驾驶疲劳监测系统的前景。 展开更多
关键词 驾驶员疲劳 去趋势波动分析 心率变异性 脑电信号
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成都市一次重雾霾期间PM_(10)自组织演化的分形特征及DFA分析 被引量：14
6
作者 吴生虎 史凯 +3 位作者 刘春琼 李思川 黄毅 尹慧 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期285-291,共7页
运用计盒维数法和消除趋势波动分析方法,研究了成都市2013年1月8—20日一次重度雾霾期间,草堂寺、金牛坝、三道堰和十里店4个监测站点连续PM10小时平均质量浓度序列的时间演化规律。雾霾期间4个监测站点的PM10质量浓度序列在某一临界质... 运用计盒维数法和消除趋势波动分析方法,研究了成都市2013年1月8—20日一次重度雾霾期间,草堂寺、金牛坝、三道堰和十里店4个监测站点连续PM10小时平均质量浓度序列的时间演化规律。雾霾期间4个监测站点的PM10质量浓度序列在某一临界质量浓度以下均表现出标度不变分形结构和长期持续性非线性特征,且这两种物理特征具有很好的动力学同步性;但一旦超过临界质量浓度,PM10演化的长期持续性特征就会消失,PM10演化的标度不变分形结构也随之消失。进一步根据自组织临界(SOC)理论,探讨了导致此次成都重度雾霾期间PM10污染演化呈现分形结构和长期持续性特征的内在动力学机制,并将雾霾天气大气污染系统的动态特征与自组织临界性的判断标准进行了对比分析。结果表明,大气PM10污染演化具有自组织临界性复杂系统的基本特征,此次成都重度雾霾期间PM10在临界质量浓度以下的波动演化主要受系统自组织内禀动力机制主导控制。在该机制的影响下,即使在雾霾期间,污染源排放相对平稳,城市大气系统也相对稳定,但PM10污染演化仍会出现非线性波动,从而导致极高PM10质量浓度的涌现。这一特征可能是由SOC特有的内禀敏感性和不可预测性决定的,也正是由于SOC系统的稳定性使得此次成都重度雾霾污染持续时间很长。 展开更多
关键词 环境学 雾霾 消除趋势波动分析 分形 自组织临界 成都市
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基于声发射信号多重分形特征的榉木损伤断裂过程
7
作者 赵家龙 李明 +5 位作者 方赛银 张鑫 沈志辉 陈楚敏 杨龙飞 朱代根 《森林工程》 北大核心 2025年第4期788-799,共12页
针对木材损伤断裂过程发出的声发射(acoustic emission,AE)信号,采用多重分形去趋势波动分析方法(multifractal detrended fluctuation analysis,MF-DFA)提取AE信号的特征参数,进而研究木材微观和宏观破坏行为的分形特征。首先,采集榉... 针对木材损伤断裂过程发出的声发射(acoustic emission,AE)信号,采用多重分形去趋势波动分析方法(multifractal detrended fluctuation analysis,MF-DFA)提取AE信号的特征参数,进而研究木材微观和宏观破坏行为的分形特征。首先,采集榉木试件三点弯曲试验过程中产生的AE信号。然后,通过滑动时间窗截取AE信号并将其视为一段时间序列,依据MF-DFA方法计算广义Hurst指数、谱宽Δα、奇异指数α_(max)和α_(min),描述AE信号的长程相关性和时变多重分形特征。最后,依据Δα的变化趋势将整个过程分为弹性、弹塑性和塑性3个阶段。结果表明,断裂过程释放的AE信号具有长程相关性,其波动是一个多重分形过程;并且弹性阶段α_(max)出现数值的大幅减小,意味着破坏初期的多源特性;弹塑性阶段α_(max)在小范围内变化表明试件具有一定的刚度;而塑性阶段α_(min)发生突降的时刻则可以预测宏观断裂行为。 展开更多
关键词 木材 声发射 多重分形 去趋势波动分析
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基于改进MF-DFA和SSM-FCM的液压泵退化状态识别方法 被引量：12
8
作者 田再克 李洪儒 +1 位作者 孙健 李宝晨 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1851-1860,共10页
针对液压泵振动信号通常具有非线性强和信噪比低的特点,提出了一种基于改进多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)和半监督马氏距离模糊C均值(SSM-FCM)的液压泵退化状态识别方法。该方法首先引入滑动窗口技术改进传统MF-DFA方法在时间序列数... 针对液压泵振动信号通常具有非线性强和信噪比低的特点,提出了一种基于改进多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)和半监督马氏距离模糊C均值(SSM-FCM)的液压泵退化状态识别方法。该方法首先引入滑动窗口技术改进传统MF-DFA方法在时间序列数据分割过程中存在的不足,提高MF-DFA方法的计算精度;然后利用改进MF-DFA方法计算液压泵多重分形谱参数,并分析了不同分形谱参数对液压泵退化状态的反映能力,选取奇异指数α_0和广义Hurst指数波动均值Δh(q)作为退化特征量;最后利用半监督马氏距离模糊C均值方法实现了液压泵退化状态识别,并以液压泵实测数据为例验证本文所提方法的有效性。 展开更多
关键词 液压泵 退化状态识别 去趋势波动分析 模糊C均值
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基于改进MF-DFA的液压泵退化特征提取方法 被引量：6
9
作者 田再克 李洪儒 +1 位作者 孙健 许葆华 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期140-146,共7页
针对液压泵振动信号通常具有非线性强和信噪比低的特点,提出了一种基于改进多重分形去趋势波动分析(multi-fractal detrended fluctuation analysis,简称MF-DFA)的液压泵性能退化特征提取方法。首先,引入滑动窗口技术改进传统MF-DFA方... 针对液压泵振动信号通常具有非线性强和信噪比低的特点,提出了一种基于改进多重分形去趋势波动分析(multi-fractal detrended fluctuation analysis,简称MF-DFA)的液压泵性能退化特征提取方法。首先,引入滑动窗口技术改进传统MF-DFA方法在时间序列数据分割过程中存在的不足,提高了MF-DFA方法的计算精度;然后,利用改进的MF-DFA方法计算液压泵多重分形谱参数,分析了不同分形谱参数对液压泵退化状态的反映能力,选取奇异指数α0和多重分形谱宽度Δα作为退化特征量;最后,以液压泵不同退化状态下的实测数据为例验证了该算法的有效性。试验结果表明,该方法能够准确提取液压泵退化特征,提高了退化状态识别的准确率。 展开更多
关键词 退化特征提取 去趋势波动法 多重分形 液压泵
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基于DFA方法的珠江流域极端降水阈值研究 被引量：5
10
作者 刘丙军 伍丽丽 陆文秀 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期136-141,共6页
流域极端降水事件发生频率低、样本少,其阈值定义存在定义方式不统一、方法多样等不确定性和无规则性问题。论文以珠江流域为研究区域,系统总结了绝对临界值法、百分位值法、极值分布拟合法在确定流域极端降水阈值存在的不确定性问题,... 流域极端降水事件发生频率低、样本少,其阈值定义存在定义方式不统一、方法多样等不确定性和无规则性问题。论文以珠江流域为研究区域,系统总结了绝对临界值法、百分位值法、极值分布拟合法在确定流域极端降水阈值存在的不确定性问题,并尝试运用DFA方法,研究探讨了该方法在确定流域极端降水阈值的物理机制及其适用条件。研究表明,DFA方法以系统动力学为基础,通过分析极端降水事件对降水时间序列长程相关性的影响,由此寻求流域极端降水阈值,能较好反映流域降水序列的统计效应和物理背景,比较适合流域极端降水阈值分析。 展开更多
关键词 珠江流域 极端降水 阈值 dfa方法
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泵车排量检测的极值增量DFA方法 被引量：4
11
作者 江星星 李舜酩 +2 位作者 李世勋 王勇 程春 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期227-232,397,共6页
混凝土泵车排量计量精度与效率的提升是解决泵车运行状态监测、施工管理和施工质量以及泵车性能评价等问题的关键。首先,提出基于去趋势波动分析(detrended fluctuation analysis,简称DFA)排量检测法,分析泵车液压泵体振动信号,提取标... 混凝土泵车排量计量精度与效率的提升是解决泵车运行状态监测、施工管理和施工质量以及泵车性能评价等问题的关键。首先,提出基于去趋势波动分析(detrended fluctuation analysis,简称DFA)排量检测法,分析泵车液压泵体振动信号,提取标度指数;其次,利用标度指数标定泵车排量进而实现排量计量。分析结果验证了该方法可行但精度有待提高。为此在DFA法基础上提出了基于极值增量DFA排量检测法,获取标度律曲线上最小尺度波动参数和最大尺度波动参数,再使用尺度参数标定排量实现排量计量。试验结果表明,极值增量检测法较DFA检测法使排量标定精度提高了近3倍,为泵车排量计量提供了一种新的手段。 展开更多
关键词 振动信号 极值点 排量 去趋势波动分析 增量序列
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基于DFA的长江上游径流演化标度特性研究 被引量：5
12
作者 丁志宏 谢国权 李恩宽 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2012年第11期1-3,共3页
针对河川径流时序所具有的非线性与非平稳性特征,运用消除趋势波动分析法(Detrended Fluctuation Analysis,DFA)对长江上游控制性水文站—宜昌站1878～2001年的月均流量时序的演化特征进行了研究,以揭示该流域河川径流的长程相关性及其... 针对河川径流时序所具有的非线性与非平稳性特征,运用消除趋势波动分析法(Detrended Fluctuation Analysis,DFA)对长江上游控制性水文站—宜昌站1878～2001年的月均流量时序的演化特征进行了研究,以揭示该流域河川径流的长程相关性及其内在规律性。结果表明:长江上游河川径流时序波动具有长程相关性,且其标度指数具有显著的区域性,即在短时间尺度上具有强烈的正持续性,在长时间尺度上具有强烈的负持续性,且其正持续性至多可持续19个月,显示了长江上游流域产汇流系统演化具有复杂的物理机制。 展开更多
关键词 长江上游 宜昌 径流 长程相关性 dfa
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非线性模拟电路故障诊断的MF-DFA方法 被引量：3
13
作者 唐静远 师奕兵 +1 位作者 张伟 周龙甫 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期852-857,共6页
针对非线性模拟电路故障的复杂性和非线性,提出一种基于多重分形消除趋势波动分析和支持向量机的故障诊断方法.应用多重分形消除趋势波动分析方法处理信号,提取能够精细表征信号能量分布的奇异状况和几何特征分布概率的多重分形特征;将... 针对非线性模拟电路故障的复杂性和非线性,提出一种基于多重分形消除趋势波动分析和支持向量机的故障诊断方法.应用多重分形消除趋势波动分析方法处理信号,提取能够精细表征信号能量分布的奇异状况和几何特征分布概率的多重分形特征;将提取的多重分形特征作为支持向量机的输入样本,利用支持向量机的分类功能对电路工作模式作出故障决策.通过对Duffing混沌电路的模拟仿真实验,证明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 多重分形分析 消除趋势波动分析 非线性模拟电路 故障诊断
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基于MF-DFA与PSO优化LSSVM的滚动轴承故障诊断方法 被引量：22
14
作者 熊庆 张卫华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期188-193,共6页
针对滚动轴承故障损伤程度难以确定的问题,提出对滚动轴承不同故障位置、不同损伤程度的振动信号进行故障特征提取及智能分类的故障诊断方法。先对各状态振动信号进行MF-DFA分析,选取敏感性及稳定性最好的二种多重分形谱参数作为故障特... 针对滚动轴承故障损伤程度难以确定的问题,提出对滚动轴承不同故障位置、不同损伤程度的振动信号进行故障特征提取及智能分类的故障诊断方法。先对各状态振动信号进行MF-DFA分析,选取敏感性及稳定性最好的二种多重分形谱参数作为故障特征量,然后输入到经过PSO参数优化的LSSVM中进行故障诊断。通过仿真试验、应用实例验证了该方法的有效性,并与LSSVM、SVM方法的诊断结果进行比较。结果表明:所提方法可实现滚动轴承故障位置及损伤程度的智能诊断,比直接LSSVM、SVM方法具有更优的泛化性,适合解决实际工程问题。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 多重分形去趋势波动分析 粒子群优化算法 最小二乘支持向量机
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多传感器数据下基于MFDFA-BP的离心泵空化致振故障分析 被引量：5
15
作者 梁兴 罗远兴 +2 位作者 邓飞 高刚刚 曹寒问 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第17期238-243,281,共7页
针对单传感器所测数据存在的不全面性及离心泵故障信号的非线性非平稳性等问题,提出多传感器数据下基于多重分形去趋势波动分析法(multi-fractal detrended fluctuation analysis,MFDFA)与BP(back propagation,BP)神经网络的离心泵空化... 针对单传感器所测数据存在的不全面性及离心泵故障信号的非线性非平稳性等问题,提出多传感器数据下基于多重分形去趋势波动分析法(multi-fractal detrended fluctuation analysis,MFDFA)与BP(back propagation,BP)神经网络的离心泵空化致振故障分析方法。采用MFDFA法对离心泵5种不同工况下的8类实测信号进行分析,提取多重分形谱特征参数Δf、α_(0)、Δα、α_(min)及α_(max)作为故障特征向量,并结合BP神经网络进行单传感器信号故障诊断,优选识别率较佳的信号拼接构成多传感器特征向量,进而开展多传感器离心泵空化致振故障研究。结果表明:MFDFA法提取的多重分形谱特征参数能准确反映泵的运行状态,其中Δf、Δα以及α_(max)等参数对故障分类效果更好;泵振动、扭矩及电机振动等信号对故障本质的反映更准确;在此基础上形成的多传感器故障诊断模型准确率比单传感器提升了13%以上,为离心泵不同程度空化故障的状态识别提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 离心泵 多传感器数据 故障诊断 多重分形 去趋势波动分析 BP神经网络
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DFA在海杂波标度特性分析及目标检测中的应用 被引量：2
16
作者 丁昊 王国庆 +1 位作者 包中华 关键 《信号处理》 CSCD 北大核心 2013年第7期830-837,共8页
采用消除趋势波动分析(DFA)方法,研究了非平稳海杂波的标度特性及其参数表征问题,并提出了一种基于标度特性差异的目标检测算法。首先,在海杂波建模为分数布朗运动模型的基础上,对比分析了DFA和波动分析(FA)得出的标度特性,并初步解释... 采用消除趋势波动分析(DFA)方法,研究了非平稳海杂波的标度特性及其参数表征问题,并提出了一种基于标度特性差异的目标检测算法。首先,在海杂波建模为分数布朗运动模型的基础上,对比分析了DFA和波动分析(FA)得出的标度特性,并初步解释了交叉标度现象出现的机理。然后,在假定相邻尺度范围内海杂波与理想分形模型相吻合的前提下,引入分段标度指数来表征海杂波标度特性随尺度的变化关系,分析结果表明,在特定的尺度范围内该参数可以有效区分目标单元与海杂波单元。为此,以该尺度范围内的分段标度指数均值为检验统计量设计了一种新的目标检测算法,并对尺度区间范围的选取、检测性能等问题进行了分析。实测数据中的检测性能证实了检测算法的有效性。 展开更多
关键词 海杂波 非平稳性 消除趋势波动分析 标度特性 目标检测
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MF-DFA在癫痫发作期及发作强度检测中的应用 被引量：2
17
作者 张翔 丁勇 刘小峰 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2013年第5期664-671,共8页
癫痫患者的脑电特征是临床诊断、分类和预报癫痫的重要依据。作为测度时间序列内在模式变化的近似熵和样本熵成为一种临床癫痫分类和发作预报的重要方法,由于受到序列长度、嵌入维数以及阈值设置的影响,难以准确检测序列内模式突变的时... 癫痫患者的脑电特征是临床诊断、分类和预报癫痫的重要依据。作为测度时间序列内在模式变化的近似熵和样本熵成为一种临床癫痫分类和发作预报的重要方法,由于受到序列长度、嵌入维数以及阈值设置的影响,难以准确检测序列内模式突变的时刻。为准确检测脑电癫痫样放电时刻及其强度,提出了一种癫痫发作及强度检测的多分形去趋势波动分析方法(MF-DFA),并与基于样本熵的癫痫放电检测作进一步比较分析。采用头皮表面脑电与颅内脑电临床数据做测试实验,结果表明:MF-DFA能够精确捕捉到发作时刻,并能够定量刻画癫痫发作强度。 展开更多
关键词 癫痫检测 样本熵 发作起始时刻 发作强度 多重分形去趋势波动分析
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基于改进MF-DFA的零件特征提取与缺陷识别 被引量：3
18
作者 何涛 王幸 +2 位作者 王少东 王正家 盛文婷 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第10期105-110,共6页
针对现代工业制造背景下的个性化机械零件,通常具有不规则和一定自相似性的分形特性,提出一种基于改进多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)法的零件特征提取与缺陷识别方法。首先,选用三角形覆盖模块替代传统MF-DFA法中的正方形覆盖模块,解... 针对现代工业制造背景下的个性化机械零件,通常具有不规则和一定自相似性的分形特性,提出一种基于改进多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)法的零件特征提取与缺陷识别方法。首先,选用三角形覆盖模块替代传统MF-DFA法中的正方形覆盖模块,解决传统MF-DFA法存在过度覆盖的问题,为零件图像缺陷识别提供更精准的数据;其次,利用改进MF-DFA法计算零件图像的多重分形谱;再利用核主成分分析(KPCA)方法提取零件图像的缺陷特征值;最后通过支持向量机(SVM)对零件缺陷进行识别。实验结果表明,三角覆盖二维MF-DFA算法能够准确提取零件特征,提高零件缺陷识别的准确率。 展开更多
关键词 零件图像 去趋势波动分析 多重分形 特征提取 缺陷识别
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基于MF-DFA的交通流量多重分形研究 被引量：7
19
作者 王俊丽 张辰彦 +1 位作者 何红弟 林国龙 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第6期31-34,79,共5页
针对交通流时间序列的波动性变化特征,采用多重分形消除趋势波动分析法(Multi-Fractal Detrended Fluctuation Analysis,MF-DFA),对上海内环高架吴中路上匝道和下匝道的交通流量时间序列进行研究。结果表明,上匝道和下匝道的交通流量都... 针对交通流时间序列的波动性变化特征,采用多重分形消除趋势波动分析法(Multi-Fractal Detrended Fluctuation Analysis,MF-DFA),对上海内环高架吴中路上匝道和下匝道的交通流量时间序列进行研究。结果表明,上匝道和下匝道的交通流量都具有长程相关性和多重分形特性。通过对比上匝道和下匝道的多重分形特性,发现下匝道交通流量的多重分形特征明显强于上匝道,表明下匝道的交通流量具有更显著的波动特性。这些研究成果为城市交通流时间序列的非线性研究提供了重要的理论依据。 展开更多
关键词 交通流 多重分形消除趋势波动分析法 多重分形谱
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基于改进DFA和LDA的永磁同步电机机械故障检测 被引量：9
20
作者 赵嗣芳 宋强 +1 位作者 张艳明 张伟 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期61-69,共9页
为提高故障检测的精度,研究了变转速工况下永磁同步电机的机械故障检测方法.首先,分析了电机轴承、转子偏心及其复合故障的振动特性;其次,采用Vold-Kalman算法对故障特征分量进行跟踪提取,并通过信号重构消除转速变化对故障特征分量的影... 为提高故障检测的精度,研究了变转速工况下永磁同步电机的机械故障检测方法.首先,分析了电机轴承、转子偏心及其复合故障的振动特性;其次,采用Vold-Kalman算法对故障特征分量进行跟踪提取,并通过信号重构消除转速变化对故障特征分量的影响;提出一种基于改进去趋势波动分析和线性判别式分析的机械故障检测方法,实现对重构信号的故障特征提取和故障检测;最后,对所提出故障检测方法的有效性进行实验验证.实验结果表明文中所提出方法的故障检测精度为88%. 展开更多
关键词 永磁同步电机 机械故障 故障检测 去趋势波动分析 线性判别式分析
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