基于E-ASW-LA模型的井下振动模式识别

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作者 刘昕 熊文婷 +3 位作者 孔华 李德 于子涵 李忠伟 《石油机械》 北大核心 2025年第9期10-19,共10页

准确识别井下振动模式可针对具体异常类型采取相应的解决方案。为此,提出一种基于E-ASW-LA模型的井下振动模式识别方法。该模型包括滑动窗口层、特征提取层以及分类识别层。根据预处理后的井下振动数据方差特征设置动态窗口,得到不同长... 准确识别井下振动模式可针对具体异常类型采取相应的解决方案。为此,提出一种基于E-ASW-LA模型的井下振动模式识别方法。该模型包括滑动窗口层、特征提取层以及分类识别层。根据预处理后的井下振动数据方差特征设置动态窗口,得到不同长度的窗口;在特征提取层,对窗口内样本利用经验模态分解得到能表征样本振动模式的特征,并经过PCA算法降维处理;然后,输入到LSTM神经网络中学习时序依赖关系,利用注意力机制对特征分配权重,进而根据加权后的特征预测其振动模式。试验结果表明,该模型能捕捉样本的关键特征,精准挖掘井下振动模式内在的规律,识别精度达95.53%。研究结论为优化钻井参数和作业流程提供了重要决策依据。 展开更多

关键词 井下振动模式识别 振动数据 滑动窗口 经验模态分解 注意力机制

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基于故障电流变化趋势的有源配网高阻故障检测

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作者 王毅钊 王晓卫 +4 位作者 魏向向 田影 王雪 岳阳 张志华 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第3期78-84,共7页

当有源配网中发生高阻故障时,电弧电流易与电容投切或负荷投切所产生的电流特征相混淆,且高阻故障电流特征微弱,易受到噪声和谐波的干扰,这将导致现有弧光高阻故障检测方法检测精度降低。为了准确检测高阻电弧故障,提出一种基于电弧变... 当有源配网中发生高阻故障时,电弧电流易与电容投切或负荷投切所产生的电流特征相混淆,且高阻故障电流特征微弱,易受到噪声和谐波的干扰,这将导致现有弧光高阻故障检测方法检测精度降低。为了准确检测高阻电弧故障,提出一种基于电弧变化趋势和非线性最小二乘法的高阻电弧故障检测方法。采用首先利用变分模态分解算法(variational mode decomposition,VMD)处理零序电流后,再进行加窗快速傅里叶变换(windowed fast fourier transform,WFFT)提取电流幅值;利用非线性最小二乘法定量表示电弧电流的变化趋势;依据非线性函数的系数差异判断是否发生高阻电弧故障。大量仿真验证表明,所提方法不受噪声影响,具有一定的鲁棒性。 展开更多

关键词 高阻故障 变分模态分解 加窗快速傅里叶变换 非线性最小二乘法

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基于能量聚焦和改进变分模态分解的人体生命体征检测算法 被引量：1

3

作者 孙绪杰 黄晓红 邓振淼 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期735-741,共7页

针对调频连续波(frequency modulated continuous wave,FMCW)雷达生命体征检测在存在大规模的随机人体运动场景中检测准确性过低的问题,提出了一种高精度的人体生命体征检测算法。该算法首先通过能量聚焦选取胸部最佳距离窗,消除运动伪... 针对调频连续波(frequency modulated continuous wave,FMCW)雷达生命体征检测在存在大规模的随机人体运动场景中检测准确性过低的问题,提出了一种高精度的人体生命体征检测算法。该算法首先通过能量聚焦选取胸部最佳距离窗,消除运动伪影的干扰;然后利用多项式拟合距离窗序列,消除距离窗的剧烈跳变,准确提取相位信号;最后,通过基于自相关功率谱密度与加权排列熵的改进变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)算法去除相位信号中的大规模随机人体运动成分,进而可以精确估计出生命体征信号的呼吸速率(RR)和心率(HR)。使用77 GHz雷达模拟生活场景中存在大规模随机人体运动时的生命体征检测实验,尽管人体前后晃动的幅度达到20 cm,RR和HR的估计精度依然可以达到97.7%和96.9%,与RETF-TVF-EMD算法对比,精度分别提高了5.2和2.7百分点,与IAP-VMD算法对比,精度分别提升了14.3和7.9百分点,实验结果证明该算法能够精确估计大规模随机人体运动场景下的生命体征参数。 展开更多

关键词 调频连续波(FMCW)雷达 大规模随机人体运动 变分模态分解(VMD) 最佳距离窗选择

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基于多层能量管理的混合储能风电功率波动平抑策略

4

作者 闫来清 王康 +3 位作者 许佳奇 翟卓涛 郑立星 刘淼 《太阳能学报》 北大核心 2025年第9期98-107,共10页

针对由超级电容与锂电池构成的混合储能系统,研究风电功率波动平抑策略实现风电平滑并网。首先,提出考虑窗口长度上限的自适应滑动平均算法对实时风电功率进行平滑处理,同时将计算得到的混合功率进行变分模态分解(VMD)得到模态分量,并... 针对由超级电容与锂电池构成的混合储能系统,研究风电功率波动平抑策略实现风电平滑并网。首先,提出考虑窗口长度上限的自适应滑动平均算法对实时风电功率进行平滑处理,同时将计算得到的混合功率进行变分模态分解(VMD)得到模态分量,并以复合熵为目标采用改进的猎食者算法(IHPO)对VMD预设参数寻优。其次,通过Hilbert变换确定高低频分界频率,将高频信号分配给超级电容,低频信号分配给锂电池。考虑储能设备充放电过程中的荷电状态(SOC),提出多层能量管理策略实现混合储能功率的动态优化与再分配。最后,通过仿真对比,验证该文所提策略能有效平抑风电功率波动,同时保证超级电容与锂电池两种储能设备的SOC工作在合理区间且累积偏差量较改进前分别减少13.8%和14.9%。 展开更多

关键词 风力发电 能量管理 变分模态分解 功率波动平抑 窗口长度上限 改进的猎食者算法

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基于校准窗口集成与耦合市场特征的可解释双层日前电价预测 被引量：8

5

作者 刘慧鑫 沈晓东 +3 位作者 魏泽涛 刘友波 刘俊勇 白元宝 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1272-1285,I0003,共15页

随着电力市场之间耦合程度不断加深,只局限于单个市场内部的传统特征集不足以支撑高精度预测的需求。而且模型预测性能对校准窗口的选择敏感,而传统电价预测仅使用一个固定时间长度的数据集,同时预测模型的“黑盒”结构导致预测结果在... 随着电力市场之间耦合程度不断加深,只局限于单个市场内部的传统特征集不足以支撑高精度预测的需求。而且模型预测性能对校准窗口的选择敏感,而传统电价预测仅使用一个固定时间长度的数据集,同时预测模型的“黑盒”结构导致预测结果在工程应用中可信度偏低。针对上述问题,该文提出一种考虑校准窗口集成与耦合市场特征的可解释双层日前电价预测框架。内层框架为基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMDAN)的择优预测,首先分解原始电价序列,然后应用Lasso估计回归(lassoestimated autoregressive,LEAR)、长期和短期时间序列网络(long-term and short-term time-series networks,LSTNet)、卷积神经网络-长短记忆神经网络(convolutionalneuralnetworks-longshort termmemory,CNN-LSTM)、移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)和核极限学习机(kernel extreme learning machines,KELM)模型预测子序列并选择最优预测算法。外层框架为基于贝叶斯模型平均(bayes modelaveraging,BMA)的校准窗口集成预测,针对每个不同校准窗口长度数据集下的预测分配权重并集成得到预测电价。最后,通过可解释方法沙普利加性解释模型(shapley additiveexplanations,SHAP)分析耦合市场特征如何影响预测电价。该文通过北欧电力市场数据集的算例分析证明了所提算法的优越性和校准窗口集成方案的有效性。 展开更多

关键词 校准窗口集成 耦合市场特征 双层预测框架 改进自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN) 贝叶斯模型平均(BMA) 沙普利加性解释模型(SHAP)

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面向非稳态场景的生命体征监测优化方法

6

作者 邱杰凡 徐一帆 +2 位作者 徐瑞吉 周栋利 池凯凯 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期481-493,共13页

使用基于调频连续波的毫米波雷达监测生命体征信息,具有无接触、隐私保护性好、高分辨率以及抗干扰性好等优势,逐渐成为研究热点.然而,目前研究者主要关注如何提高被测对象处于稳态(如静止)时的体征监测效果,但受制于肢体运动对雷达信... 使用基于调频连续波的毫米波雷达监测生命体征信息,具有无接触、隐私保护性好、高分辨率以及抗干扰性好等优势,逐渐成为研究热点.然而,目前研究者主要关注如何提高被测对象处于稳态(如静止)时的体征监测效果,但受制于肢体运动对雷达信号的干扰,使得该技术在非稳态场景中的应用受到限制.提出一种基于人体运动状态识别的非稳态场景体征监测方法,以best-effort方式实现了存在大幅度肢体动作的场景中对体征信息的监测,并且能够识别对应的动作类型.首先,根据运动特征计算出带有距离-主导速度信息的特征频谱图.其次,使用一种滑动窗口采样方法以采集连续样本.随后训练ResNet-18网络来识别运动状态以及分类运动类型.最后,基于运动状态分类结果,在运动间歇期提取信号的相位信息,采用变分模态分解算法进行呼吸速率和心率的提取.实验结果表明,训练后的网络可以精确地识别运动状态和运动类型,识别准确率接近97%,识别延迟小于1.1 s.对呼吸和心率的监测结果的平均绝对误差(MAD)下降到1.7 bpm和3.4 bpm. 展开更多

关键词 毫米波雷达 生命体征监测 运动状态识别 滑动窗口采样 残差网络 变分模态分解

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激光超声信号去噪的经验模态分解实现及改进 被引量：21

7

作者 罗玉昆 罗诗途 +1 位作者 罗飞路 潘孟春 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期479-487,共9页

考虑激光超声检测过程中噪声对缺陷和材料特征分析和检测的影响,本文以激光超声信号去噪为目的,研究了基于经验模态分解(EMD)的激光超声信号时间尺度滤波过程。针对分解过程中固有模态函数(IMF)上有用信号与噪声的混叠现象对重构信噪比... 考虑激光超声检测过程中噪声对缺陷和材料特征分析和检测的影响,本文以激光超声信号去噪为目的,研究了基于经验模态分解(EMD)的激光超声信号时间尺度滤波过程。针对分解过程中固有模态函数(IMF)上有用信号与噪声的混叠现象对重构信噪比的影响,结合信号多模态和宽频带的特点,提出了基于峰度检验策略的时域加窗方法。该方法通过局部峰度检验判断重构起点附近IMF中有用信号的位置及信噪分界点,利用Turkey-Hanning窗保存有用信号,抑制噪声,实现信号与噪声的解混叠,改善重构信号质量。仿真和实验结果表明,该方法具有良好的自适应性,有效识别并分离了信号和噪声成分,信噪改善比达14dB以上,相对原始方法提升了3dB,相对性能增强了20%,并且改进效果随信号受污染程度的加重而愈发突出,有望在高噪声水平下发挥优势。 展开更多

关键词 激光超声 信号去噪 经验模态分解 峰度检验 时域加窗

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基于WEMD和生成对抗网络重建的红外与可见光图像融合 被引量：23

8

作者 杨艳春 高晓宇 +1 位作者 党建武 王阳萍 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期320-330,共11页

针对红外与可见光图像融合中边缘模糊、对比度较低的问题,提出一种二维窗口经验模式分解(WEMD)和生成对抗网络重建的红外与可见光图像融合算法。将红外和可见光图像进行WEMD分解得到内蕴模式函数分量和残余分量,将内蕴模式函数分量通过... 针对红外与可见光图像融合中边缘模糊、对比度较低的问题,提出一种二维窗口经验模式分解(WEMD)和生成对抗网络重建的红外与可见光图像融合算法。将红外和可见光图像进行WEMD分解得到内蕴模式函数分量和残余分量,将内蕴模式函数分量通过主成分分析进行融合,残余分量用加权平均进行融合,重构得到初步融合图像,再将初步融合图像输入生成对抗网络中与可见光图像进行对抗博弈,补全背景信息,得到最终的融合图像。客观评价指标采用平均梯度、边缘强度、熵值、结构相似性和互信息,与其他5种方法相比,本文算法的各项指标分别平均提高了46.13%,39.40%,19.91%,3.72%,33.10%。实验结果表明,该算法较好地保留了源图像的边缘及纹理细节信息,同时突出了红外图像的目标,具有较好的可视性,而且在客观评价指标方面也有明显的优势。 展开更多

关键词 图像融合 红外与可见光图像 窗口经验模式分解 生成对抗网络

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基于EMD-LSSVM的瓦斯浓度动态预测模型 被引量：11

9

作者 魏林 白天亮 +1 位作者 付华 尹玉萍 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期119-123,共5页

为提高回采工作面瓦斯体积分数预测时效性,建立了EMDLSSVM的瓦斯体积分数动态预测模型;为能够快速有效地反映瓦斯体积分数当前状态,避免早期历史数据对模型预测的影响,采用复合窗口技术对瓦斯体积分数时间序列进行动态更新;为提高算法... 为提高回采工作面瓦斯体积分数预测时效性,建立了EMDLSSVM的瓦斯体积分数动态预测模型;为能够快速有效地反映瓦斯体积分数当前状态,避免早期历史数据对模型预测的影响,采用复合窗口技术对瓦斯体积分数时间序列进行动态更新;为提高算法预测精度,先采用经验模态分解算法(EMD)对更新后的窗口数据进行分解得到高频项、低频项和趋势项,考虑到瓦斯体积分数变化受到诸多因素干扰导致预测难度较大,但由同类因素影响的瓦斯体积分数变化特征具有较高的相似性,利用聚类方法将瓦斯体积分数监测数据划分成性质相似的若干个模式类别,以减少各种随机因素对预测结果的影响,再利用最小二乘支持向量机(LSSVM)对高、低频项进行加权预测,用自回归(AR)模型对趋势项进行预测,最后进行组合预测。实例对比分析表明,该预测模型能够有效地预测瓦斯体积分数的变化趋势,减少了预测时间,预测精度也满足矿山安全工程实际要求。 展开更多

关键词 安全工程 复合窗口 经验模态分解 最小二乘支持向量机 时间序列

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结合矩形窗的EEMD局部放电信号去噪 被引量：13

10

作者 袁娜 朱永利 梁涵卿 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2015年第3期54-58,共5页

针对现有信号去噪方法的不足,采用总体经验模态分解EEMD(ensemble empirical mode dcomposition)方法对变压器局部放电信号进行消噪,并将其与小波消噪方法进行对比。由于EEMD本身的分解性质及计算机性能的限制,使得对于高采样率长信号... 针对现有信号去噪方法的不足,采用总体经验模态分解EEMD(ensemble empirical mode dcomposition)方法对变压器局部放电信号进行消噪,并将其与小波消噪方法进行对比。由于EEMD本身的分解性质及计算机性能的限制,使得对于高采样率长信号的消噪处理变得很困难,故此提出将矩形窗与EEMD算法结合起来进行去噪。研究表明EEMD去噪方法更适合于变压器的局部放电去噪,加矩形窗的EEMD去噪方法通过时间复杂度分析和实验验证,更适合此类局部放电信号的去噪。 展开更多

关键词 局部放电 信号去噪 经验模态分解 矩形窗 小波去噪

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基于WA-EMD算法的脉冲式超宽带雷达多目标生命体征检测 被引量：14

11

作者 唐良勇 赵恒 张亚菊 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期198-206,共9页

针对脉冲式超宽带雷达的非接触式生命体征检测系统中多目标生命体征难以准确识别和分离的问题,该文提出一种基于窗平均经验模式分解(WA-EMD)的高分辨多目标生命体征分离和提取算法。WA-EMD算法利用加窗的方法来计算局部平均值,具有良好... 针对脉冲式超宽带雷达的非接触式生命体征检测系统中多目标生命体征难以准确识别和分离的问题,该文提出一种基于窗平均经验模式分解(WA-EMD)的高分辨多目标生命体征分离和提取算法。WA-EMD算法利用加窗的方法来计算局部平均值,具有良好的抗模态混叠和抗噪声性能,能够准确地分离出不同人体目标的呼吸信号,实现同一距离门中多目标的有效检测。利用Hilbert变换获得呼吸信号的时变频率。仿真实验和雷达实测结果表明,该文提出的算法能够准确有效地实现同一距离门中多目标的生命体征的准确识别和分离,可计算实时的呼吸速率。 展开更多

关键词 超宽带雷达 窗平均经验模式分解法 时频分析 非接触式生命体征检测

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EMD端点效应处理方法的研究 被引量：7

12

作者 李敏 程珩 张斌 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2009年第6期579-581,共3页

经验模态分解(EMD)过程中存在着端点效应问题,使得EMD分解结果产生严重的失真现象,从而导致处理数据发生畸变。提出了将极值点对称延拓和在信号序列上加窗函数相结合的方法,带入到EMD分解过程中,以抑制信号被分解时在端点附近所产生的... 经验模态分解(EMD)过程中存在着端点效应问题,使得EMD分解结果产生严重的失真现象,从而导致处理数据发生畸变。提出了将极值点对称延拓和在信号序列上加窗函数相结合的方法,带入到EMD分解过程中,以抑制信号被分解时在端点附近所产生的上下包络线的发散现象。结果表明,该方法较好地解决了信号失真问题。 展开更多

关键词 经验模态分解(EMD) 端点效应 极值点对称延拓 窗函数

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经验模式分解的改进及其对球轴承缺陷的诊断 被引量：7

13

作者 杜秋华 杨曙年 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 2007年第1期67-70,共4页

在分析经验模式分解存在问题的基础上,改进了经验模式分解的算法,提出用窗口平均法取代原极值包络法来计算局部均值。给出了窗口平均法的具体算法,并通过模拟信号进行了验证。结果表明,改进的算法减少了三次样条插值使用的次数,从而减... 在分析经验模式分解存在问题的基础上,改进了经验模式分解的算法,提出用窗口平均法取代原极值包络法来计算局部均值。给出了窗口平均法的具体算法,并通过模拟信号进行了验证。结果表明,改进的算法减少了三次样条插值使用的次数,从而减少了信号分解的时间,并且所有的数据都参与了局部均值的计算,提高了数据的利用率。同时,用改进的EMD方法取代传统包络分析中的带通滤波器,对实际的缺陷轴承进行了诊断。结果表明,经验模式分解方法比传统的包络分析更有效。 展开更多

关键词 经验模式分解 内模函数 局部均值 窗口平均均值 球轴承 包络分析

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端点抑制经验模态分解在加固大坝分析中应用 被引量：3

14

作者 曹欣荣 薛建峰 孙粤琳 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2008年第3期41-44,共4页

文章将经验模态分解法应用于大坝补强加固趋势量的提取,并据此对大坝补强加固效果进行评价.针对经验模态分解中的端点效应导致分解结果失真的情况,引入了窗函数法对端点进行抑制,有效地保证了经验模态分解趋势量的质量.对大坝补强加固... 文章将经验模态分解法应用于大坝补强加固趋势量的提取,并据此对大坝补强加固效果进行评价.针对经验模态分解中的端点效应导致分解结果失真的情况,引入了窗函数法对端点进行抑制,有效地保证了经验模态分解趋势量的质量.对大坝补强加固后坝基扬压力的趋势量分析结果表明,该方法能很好地反映大坝运行情况的真实变化趋势,具有广阔的应用前景. 展开更多

关键词 补强加固大坝 经验模态分解 固有模态函数 端点效应 窗函数

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汽车前侧窗表面压力激励及其源分析 被引量：3

15

作者 袁海东 杨志刚 李启良 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期9-19,共11页

汽车前侧窗表面的压力激励是前侧窗区域非定常流动和气动噪声的重要体现指标.这一区域复杂的非定常流动产生更大尺度范围的涡结构,从而导致前侧窗表面复杂的非定常压力激励.本文通过基于声学扰动量方程组(APE)的混合计算气动声学(CAA)... 汽车前侧窗表面的压力激励是前侧窗区域非定常流动和气动噪声的重要体现指标.这一区域复杂的非定常流动产生更大尺度范围的涡结构,从而导致前侧窗表面复杂的非定常压力激励.本文通过基于声学扰动量方程组(APE)的混合计算气动声学(CAA)方法分别获得汽车前侧窗表面的湍流压力激励和声学压力激励.引入动力学模态分解(DMD)对前侧窗表面的压力激励进行分析,指出湍流压力激励基于频率的区域分布特征和声学压力激励辐射声场特征.讨论了湍流压力激励、声学压力激励以及不同的激励源对车内噪声的相对贡献量.DMD识别的前侧窗表面主要的湍流压力激励是由后视镜尾迹的脱落涡产生的,其特征频率为59 Hz,与试验测量结果一致,验证了湍流压力激励计算结果的有效性.通过对比前侧窗区域空间截面上相同频率的湍流压力和声学压力的DMD模态,识别出前侧窗区域主要的声源位置,一个位于后视镜基座处,由这一区域的后视镜基座涡的涡对流产生.另一个位于后视镜镜体的下缘,由这一区域的分离涡产生.后者由风洞试验中的传声器阵列识别出来,验证了声学场计算结果的有效性. 展开更多

关键词 汽车前侧窗 湍流压力激励 声学压力激励 气动声学 动力学模态分解

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基于VMD和WinLSP相结合的GNSS-R海平面高度估测模型 被引量：2

16

作者 胡媛 袁鑫泰 +3 位作者 刘卫 胡庆松 江志豪 钟李程 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期170-178,共9页

全球导航卫星系统反射(Global Navigation Satellite System-Reflectometry,GNSS-R)技术是一种新兴的监测海平面高度变化的技术。本文依据GNSS-R技术中的信噪比分析法的原理,通过分析其分离趋势项和提取振荡频率的过程,建立了新的估测... 全球导航卫星系统反射(Global Navigation Satellite System-Reflectometry,GNSS-R)技术是一种新兴的监测海平面高度变化的技术。本文依据GNSS-R技术中的信噪比分析法的原理,通过分析其分离趋势项和提取振荡频率的过程,建立了新的估测模型以提高反演精度。针对传统模型存在的信号分离不佳的问题,本文提出使用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)算法替换传统的最小二乘拟合法(Least Squares Fitting, LSF)进行趋势项分量的分离。在此基础上,本文引入基于凯塞窗函数改进的LSP(Lomb-Scargle Periodogram)频谱分析法(记为WinLSP)来减弱因频谱泄露带来的反演误差。在瑞典翁萨拉的GTGU站和美国阿拉斯加州的SC02站开展的海平面高度反演实验结果表明,本文建立的估测模型相比于传统模型具有更高的反演精度。基于VMD+WinLSP估测模型得到的GTGU站反演结果的均方根误差(RMSE)、相关系数和反演点数分别为4.70 cm、0.98和5 647。与传统的LSF+LSP估测模型相比,反演精度和GNSS数据利用率分别提高了约29.7%和15.0%。SC02站的RMSE、相关系数和反演点数分别为14.34 cm、0.99和1 785,反演精度和GNSS数据利用率分别提高了约12.3%和9.4%。 展开更多

关键词 GNSS-R 信噪比 变分模态分解 凯塞窗函数

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峰度检验加窗的EMD脉冲星信号消噪方法 被引量：1

17

作者 王璐 李建勋 何婷婷 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1208-1214,共7页

针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)过程中本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)上存在脉冲星信号与噪声混叠的问题,提出了一种基于局部峰度检验加窗的EMD消噪方法。首先,利用自相关和互相关来判断IMF的重构起点... 针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)过程中本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)上存在脉冲星信号与噪声混叠的问题,提出了一种基于局部峰度检验加窗的EMD消噪方法。首先,利用自相关和互相关来判断IMF的重构起点;其次,通过局部峰度检验方法来获取重构起点前两层IMF中信号脉冲部分的左、右端点,选用Turkey-Hanning窗滤掉脉冲外噪声;最后,利用自适应阈值方法进一步除噪,改善信号质量。实验结果表明,与其他5种方法相比,所提消噪方法可以有效抑制噪声,保留脉冲星信号细节信息,具有更高的消噪性能。 展开更多

关键词 脉冲星 经验模态分解 峰度检测 时域加窗 自适应阈值滤波

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基于经验模式分解的时间序列数据流在线预测

18

作者 周勇 李念水 程春田 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第2期508-510,共3页

提出一种通用的时间序列数据流预测方法,算法首先通过经验模式分解方法将从链式重写窗口取得的数据集分解有限具有特征振荡周期的固有模态函数分量和一个代表原始序列平均趋势的余量;然后对于各个分量分别建立最大Lyapunov指数预测模型... 提出一种通用的时间序列数据流预测方法,算法首先通过经验模式分解方法将从链式重写窗口取得的数据集分解有限具有特征振荡周期的固有模态函数分量和一个代表原始序列平均趋势的余量;然后对于各个分量分别建立最大Lyapunov指数预测模型进行预测;最后将各分量的预测值组合获得最终预测值。通过电力负荷的预测实验表明,与单一的时间序列数据流预测模型相比,该模型具有较高的预测精度和很好的模型适应性。 展开更多

关键词 经验模式分解 最大LYAPUNOV指数 链式重写窗口 预测

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时间序列数据流预测模型应用研究

19

作者 周勇 李念水 程春田 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第26期135-139,共5页

时间序列数据流中蕴含了大量潜在信息,可以作为智能决策的依据。研究时间序列数据流的变化趋势,预测其未来一段时间的可能值,能够为当前的决策提供重要的支持。提出用链式可重写窗口技术代替传统的滑动窗口技术,并结合经验模式分解和径... 时间序列数据流中蕴含了大量潜在信息,可以作为智能决策的依据。研究时间序列数据流的变化趋势,预测其未来一段时间的可能值,能够为当前的决策提供重要的支持。提出用链式可重写窗口技术代替传统的滑动窗口技术,并结合经验模式分解和径向基神经网络建立时间序列数据流在线预测模型——Online_DSPM。实验结果表明,与单一时间序列数据流预测模型相比,该模型具有较高的预测精度和校好的模型适应性。 展开更多

关键词 数据流 在线预测 经验模式分解 径向基神经网络 链式可重写窗口

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基于SVM的EMD端点效应抑制方法研究 被引量：9

20

作者 旷欢 王如龙 +1 位作者 张锦 闫京 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第11期196-200,227,共6页

针对经验模态分解在对脑电数据进行处理时存在的端点效应问题,提出了一种新的端点效应抑制方法。该方法将支持向量机和数据加窗进行结合对原始信号进行处理。该方法包括三个步骤:采用支持向量机对原始信号两端分别延拓有限个极大值和极... 针对经验模态分解在对脑电数据进行处理时存在的端点效应问题,提出了一种新的端点效应抑制方法。该方法将支持向量机和数据加窗进行结合对原始信号进行处理。该方法包括三个步骤:采用支持向量机对原始信号两端分别延拓有限个极大值和极小值;用窗函数对延拓后的数据进行加窗处理;分别对原始信号以及支持向量机延拓和加窗处理后的信号进行经验模态分解,并舍弃各阶固有模态函数中延拓的数据点。为了分析所提方法的性能,以正交性作为量化评价指标对比不同方法的性能。以人工信号和实际脑电信号为实验对象进行的模拟实验表明,相比于其他几种方法,提出的方法可有效抑制经验模态分解处理过程中端点效应问题。 展开更多

关键词 经验模态分解 端点效应 延拓 支持向量机 窗函数 正交性

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