基于通道信息不平衡度的多元经验模态分解方法 被引量：1

1

作者 陆春元 焦洪宇 卜王辉 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第2期280-288,共9页

在轴承多通道振动信号中,由于多通道故障信息不平衡会导致轴承故障诊断精度降低。针对这一问题,提出了一种考虑多通道故障信息不平衡的,基于多元经验模态分解(MEMD)的轴承故障特征提取与诊断方法。首先,分析了传统MEMD随机选择映射方向... 在轴承多通道振动信号中,由于多通道故障信息不平衡会导致轴承故障诊断精度降低。针对这一问题,提出了一种考虑多通道故障信息不平衡的,基于多元经验模态分解(MEMD)的轴承故障特征提取与诊断方法。首先,分析了传统MEMD随机选择映射方向的缺陷,设计了依据通道间故障信息不平衡度自适应调整映射方向的策略,使分量信号中包含更多故障信息,并基于多元模态分解结果构造了特征空间;然后,基于冗余属性投影法对多通道提取的故障特征进行了融合,得到了多通道融合的本质故障特征;最后,采用反向传播(BP)神经网络进行了故障模式识别,设计了三层神经网络结构,且使用误差反向传播法进行了参数训练,并制定了基于BP神经网络的轴承故障诊断流程。研究结果表明:改进MEMD提取特征的类边界比传统方法更加明确,说明改进方法能够提取更具代表性的故障特征;从诊断精度看,与传统多元模态分解方法、完备集成辛几何分解方法相比,改进MEMD方法的诊断准确率最高,达到了99.5%。实验结果验证了改进方法在多通道故障诊断中是可行的,且从诊断精度上看,其具有一定的先进性。 展开更多

关键词 轴承故障特征提取与诊断 多通道采样 信息不平衡 多元经验模态分解 冗余属性投影 反向传播(BP)神经网络 特征空间构造 本质故障特征

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基于互补集合经验模态分解的相位敏感光时域反射计系统降噪方法

2

作者 岳新博 高旭 +2 位作者 高阳 王海涛 鲁秀娥 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第2期134-148,共15页

为了提高相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统测量振动信号信噪比,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的新型去噪方法。CEEMD算法对数字正交(I/Q)解调算法获取的瑞利后项散射光幅值信号和相位信号进行分解,经多尺度排列熵(MPE)... 为了提高相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统测量振动信号信噪比,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的新型去噪方法。CEEMD算法对数字正交(I/Q)解调算法获取的瑞利后项散射光幅值信号和相位信号进行分解,经多尺度排列熵(MPE)算法筛选后,通过改进的小波阈值算法进行去噪,并设计采用多元宇宙优化(MVO)算法对参数进行优化。实际搭建了外差式Φ-OTDR系统,经仿真和实际测试验证文中算法有效性。最后,将设计算法与以往的经验模态分解-皮尔逊相关系数(EMD-PCC)、自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)及变分模态分解-改进小波阈值(VMD-NWT)去噪方法进行了对比。结果表明,在10.14 km的传感光纤位置上,该方法对于低频10 Hz、中频200 Hz以及高频1 200 Hz的振动事件,其位置信息信噪比分别可达8.88、30.26、11.90 dB,对不同频率段的振动信号均具备有效的去噪能力,且系统定位精度更高。该方法在提高系统信噪比的同时,成功地对振动信号进行了解调,且解调效果比其他三种算法效果更好,为Φ-OTDR系统降噪研究提供了新思路。 展开更多

关键词 相位敏感光时域反射仪 互补集合经验模态分解算法 多尺度排列熵 改进的小波阈值算法 多元宇宙优化算法

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基于多元经验模态分解的风电并网系统次同步振荡检测 被引量：2

3

作者 于鹏 郭国先 +1 位作者 杨晓明 刘颖明 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期781-788,共8页

随着风电的大规模并网,电力系统次同步振荡(SSO)事件频发,严重威胁电网的安全稳定运行。实现风电并网系统SSO的准确检测,对保障系统稳定运行具有重要意义。现有的基于量测数据的SSO检测方法多为单通道方法,难以兼顾系统全局SSO特性。为... 随着风电的大规模并网,电力系统次同步振荡(SSO)事件频发,严重威胁电网的安全稳定运行。实现风电并网系统SSO的准确检测,对保障系统稳定运行具有重要意义。现有的基于量测数据的SSO检测方法多为单通道方法,难以兼顾系统全局SSO特性。为此,文章提出了一种基于多元经验模态分解(MEMD)的风电并网系统SSO检测方法。首先,对风电并网点量测数据进行多元经验模态分解,进而借助Teager-Kaiser能量算子(TKEO)筛选出含SSO模式的IMF分量;然后,采用希尔伯特黄变换(HHT)辨识次同步振荡频率及阻尼比;最后,结合改进的4机2区域测试系统的仿真数据对所提SSO检测方法进行测试,结果验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 次同步振荡检测 量测信息 多元经验模态分解 Teager-Kaiser能量算子 希尔伯特黄变换

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基于多元经验模态分解的旋转机械早期故障诊断方法 被引量：71

4

作者 武哲 杨绍普 刘永强 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期241-248,共8页

针对旋转机械早期微弱故障诊断问题,提出了基于多元经验模态分解的旋转机械早期故障诊断新方法。首先将多个加速度传感器合理布置在轴承座的关键位置,同步采集多通道振动信息;再利用多元经验模态分解同时对多通道振动信号进行自适应分解... 针对旋转机械早期微弱故障诊断问题,提出了基于多元经验模态分解的旋转机械早期故障诊断新方法。首先将多个加速度传感器合理布置在轴承座的关键位置,同步采集多通道振动信息;再利用多元经验模态分解同时对多通道振动信号进行自适应分解,得到一系列多元IMF分量;最后,依据峭度准则和相关系数从中选取包含故障主要信息的IMF分量进行信号重构,提取故障特征。多元经验模态分解方法克服了EMD等方法在进行多通道数据融合时缺乏理论依据的局限性。仿真信号和旋转机械故障信号的实验结果表明,该方法明显优于EEMD方法,对齿轮和滚动轴承故障的检测精度更高,可以在强背景噪声情况下更好地提取出故障冲击特征。 展开更多

关键词 旋转机械 多元经验模态分解 自适应 峭度准则 故障诊断

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基于噪声辅助多元经验模态分解和多尺度形态学的滚动轴承故障诊断方法 被引量：17

5

作者 武哲 杨绍普 +2 位作者 任彬 马新娜 张建超 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期127-133,共7页

为了从强噪背景中提取滚动轴承微弱故障特征,提出一种基于噪声辅助多元经验模态分解(Noise Assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NAMEMD)和数学形态学的滚动轴承故障诊断方法。NAMEMD是新提出的一种基于噪声辅助数据分... 为了从强噪背景中提取滚动轴承微弱故障特征,提出一种基于噪声辅助多元经验模态分解(Noise Assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NAMEMD)和数学形态学的滚动轴承故障诊断方法。NAMEMD是新提出的一种基于噪声辅助数据分析方法,其克服了集成经验模态分解的模态混淆和运算量大等问题。将NAMEMD与多尺度形态学相结合应用于滚动轴承故障诊断。该方法首先利用NAMEMD将多分量调频调幅故障信号自适应分解为一系列IMF分量;其次,选取能量高的IMF分量求和重构;最后利用多尺度形态学差值滤波器提取信号的故障特征频率。为了验证理论的正确性,进行了仿真试验和轴承故障试验,并与EEMD和包络解调进行了比较,结果表明该方法在进一步降低模态混叠效应的同时,明显提高了运算速度,对滚动轴承外圈、内圈和滚子故障的检测精度更高,能够清晰地提取出故障信号的故障特征频率。 展开更多

关键词 噪声辅助多元经验模态分解 模态混叠 多尺度形态学 滚动轴承 故障诊断

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利用窄带噪声辅助多元经验模态分解算法检测换流变压器用有载分接开关机械状态 被引量：32

6

作者 段若晨 王丰华 +1 位作者 周荔丹 姚钢 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期182-189,共8页

为有效检测换流变压器用有载分接开关的机械状态,提出一种窄带噪声辅助多元经验模态分解的方法对有载分接开关切换过程中采集到的多通道振动信号进行分析。具体应用时,在原始多通道振动信号中增加若干通道窄带噪声信号,并在统一高维超... 为有效检测换流变压器用有载分接开关的机械状态,提出一种窄带噪声辅助多元经验模态分解的方法对有载分接开关切换过程中采集到的多通道振动信号进行分析。具体应用时,在原始多通道振动信号中增加若干通道窄带噪声信号,并在统一高维超球面坐标系下进行分解计算,从而在有效抑制经验模态分解过程中模态混叠现象的同时,极大提高了多维振动信号分解的准确性并降低了运算复杂性。进而根据区间最大功率特征计算固有模态函数的功率矩阵,对有载分接开关的机械特征进行描述。对有载分接开关样机正常与典型机械故障时振动信号的计算结果表明,其不同工况下的功率特征有较大区别,所定义的矩阵相似度指标可较好地衡量有载分接开关典型故障时的振动差异程度。此外,触头松动时与正常工况的相似度指标低于绝缘板松动故障,说明触头松动故障对有载分接开关切换过程的影响更为明显。 展开更多

关键词 换流变压器 有载分接开关 多元经验模态分解 窄带噪声 功率矩阵相似度

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基于多元经验模态分解互近似熵及GG聚类的轴承故障诊断 被引量：8

7

作者 张淑清 李威 +3 位作者 张立国 胡永涛 钱磊 姜万录 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第24期3362-3367,共6页

提出了一种基于多元经验模态分解(Multi-EMD)、互近似熵和GG聚类的滚动故障轴承诊断方法。首先,将振动信号进行多元经验模态分解,得到若干个内禀模态函数(IMF)分量和一个趋势项。然后,将IMF分量分别与原始信号进行相关性分析,筛选出前7... 提出了一种基于多元经验模态分解(Multi-EMD)、互近似熵和GG聚类的滚动故障轴承诊断方法。首先,将振动信号进行多元经验模态分解,得到若干个内禀模态函数(IMF)分量和一个趋势项。然后,将IMF分量分别与原始信号进行相关性分析,筛选出前7个含主要特征信息的IMF分量,并将筛选的IMF分量的互近似熵作为特征向量。最后,将特征向量输入到GG模糊分类器中进行聚类识别。通过聚类三维图,对两种算法机械运行的4种状态进行了对比,验证了多元经验模态分解方法不仅可解决采样的不均衡问题,而且可解决EMD算法聚类的混叠问题。 展开更多

关键词 轴承故障诊断 多元经验模态分解 互近似熵 GG聚类

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基于多元经验模态分解的电力系统强迫振荡源定位 被引量：11

8

作者 姜涛 刘博涵 +1 位作者 李雪 李国庆 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第22期8063-8074,共12页

强迫振荡是威胁电力系统安全稳定运行的重要因素之一,准确、高效定位强迫振荡源是抑制强迫振荡的关键,但现有基于广域量测信息的强迫振荡源定位方法实现较为复杂且效率和精度有待提升。为此,该文提出一种基于多元经验模态分解的电力系... 强迫振荡是威胁电力系统安全稳定运行的重要因素之一,准确、高效定位强迫振荡源是抑制强迫振荡的关键,但现有基于广域量测信息的强迫振荡源定位方法实现较为复杂且效率和精度有待提升。为此,该文提出一种基于多元经验模态分解的电力系统强迫振荡源定位方法。该方法首先对发电机的广域量测信息进行多元经验模态分解;然后,计算分解后各本征模函数分量的Teager能量值及能量权重,提取表征强迫振荡模式的关键本征模函数分量;基于提取的本征模函数分量,计算各发电机的耗散能量流,进而根据耗散能量流实现强迫振荡源定位;最后,分别利用WECC179-节点测试系统仿真数据和辽宁电网PMU实测数据对所提方法进行分析验证,结果表明,所提方法可准确定位电力系统强迫振荡源。 展开更多

关键词 电力系统 强迫振荡 振荡源定位 多元经验模态分解 耗散能量流

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基于自适应投影多元经验模态分解的电力系统强迫振荡源定位 被引量：10

9

作者 姜涛 刘博涵 +1 位作者 李雪 李国庆 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第13期3527-3538,共12页

近年来,电力系统强迫振荡在电网中频繁发生,严重威胁到电网的安全稳定运行,快速、准确地定位强迫振荡源对抑制强迫振荡具有重要意义,但现有方法在分解具有高差异度多通道广域量测信息时难以准确提取强迫振荡模式分量,严重影响到强迫振... 近年来,电力系统强迫振荡在电网中频繁发生,严重威胁到电网的安全稳定运行,快速、准确地定位强迫振荡源对抑制强迫振荡具有重要意义,但现有方法在分解具有高差异度多通道广域量测信息时难以准确提取强迫振荡模式分量,严重影响到强迫振荡源定位精度。为此,该文提出一种基于自适应投影多元经验模态分解(APIT-MEMD)的强迫振荡源定位方法。该方法首先采用APIT-MEMD通过构建自适应投影方向向量,实现对发电机多通道广域量测信息的同步分解,分离出表征不同振荡模式的固有模态函数(IMF)分量;然后,借助对数能量熵从众多IMF分量中提取出含强迫振荡模式的IMF分量;在此基础上,根据提取出的强迫振荡IMF分量,计算各发电机的耗散能量流,根据耗散能量流实现强迫振荡源定位;最后,通过WECC 179节点测试系统仿真数据和实际电网同步相量测量装置(PMU)实测数据对所提方法进行分析、验证,结果验证了所提方法的准确性和实用性。 展开更多

关键词 电力系统 强迫振荡 振荡源定位 自适应投影多元经验模态分解 固有模态函数 耗散能量流

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基于多元经验模态分解与卷积神经网络的气液两相流流型识别 被引量：10

10

作者 张立峰 王智 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期73-79,共7页

提出了一种基于多元经验模态分解(MEMD)与卷积神经网络(CNN)的垂直管道气液两相流流型识别方法。该方法基于数字化电阻层析成像(ERT)系统采集的测量数据,预处理后进行MEMD分析,通过求取各分量与原始信号的皮尔逊相关系数选取本征模函数(... 提出了一种基于多元经验模态分解(MEMD)与卷积神经网络(CNN)的垂直管道气液两相流流型识别方法。该方法基于数字化电阻层析成像(ERT)系统采集的测量数据,预处理后进行MEMD分析,通过求取各分量与原始信号的皮尔逊相关系数选取本征模函数(IMFs)并求解Hilbert边际谱,提取Hilbert边际谱的标准差与均值作为卷积神经网络(CNN)输入以识别流型。结果表明,该方法能够有效识别泡状流、弹状流、段塞流,平均识别准确率可达96.43%。 展开更多

关键词 计量学 流型识别 电阻层析成像 多元经验模态分解 卷积神经网络

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基于多元经验模态分解-传递熵的脑肌电信号耦合分析 被引量：5

11

作者 马鹏刚 佘青山 +2 位作者 高云园 张启忠 罗志增 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期904-914,共11页

皮层肌肉功能耦合是大脑皮层和肌肉组织间的相互作用,脑肌电信号的多尺度耦合特征可以体现皮层-肌肉间多时空的功能联系。将多元经验模态分解(MEMD)与传递熵(TE)结合,构建出MEMD-TE模型,应用于脑、肌间耦合分析。首先对同步采集的脑电(E... 皮层肌肉功能耦合是大脑皮层和肌肉组织间的相互作用,脑肌电信号的多尺度耦合特征可以体现皮层-肌肉间多时空的功能联系。将多元经验模态分解(MEMD)与传递熵(TE)结合,构建出MEMD-TE模型,应用于脑、肌间耦合分析。首先对同步采集的脑电(EEG)和肌电(EMG)信号进行预处理,然后采用多元经验模态分解算法对信号进行时-频尺度化,最后计算不同尺度上的传递熵值,分析各个尺度不同耦合方向(EEG→EMG及EMG→EEG)上的非线性耦合特征。采集了10名受试者静态握力(5 kg、10 kg、20 kg)下脑、肌电信号,实验结果表明:脑电对肌电的MEMD-TE值在高频段(40 Hz^75 Hz)上高于肌电对脑电的MEMD-TE值,皮层肌肉功能耦合具有双向性,且不同方向和频段上的耦合强度有所差异,显著性校验反映了不同力度下脑电对肌电的MEMD-TE值没有显著性差别。 展开更多

关键词 脑肌电信号 皮层肌肉功能耦合 多元经验模态分解 传递熵

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基于多元经验模态分解的多元多尺度熵静态平衡能力评估 被引量：8

12

作者 石鹏 张启忠 +1 位作者 张华平 席旭刚 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期670-674,共5页

提出了一种基于多元经验模态分解(Multivariate Empirical Mode Decomposition,MEMD)的多元多尺度熵(Multivarite Multiscale Entropy,MMSE)特征提取方法分析多模态信号,进行人体静态平衡能力评估.首先,采集人体多模态信号,采用多元经... 提出了一种基于多元经验模态分解(Multivariate Empirical Mode Decomposition,MEMD)的多元多尺度熵(Multivarite Multiscale Entropy,MMSE)特征提取方法分析多模态信号,进行人体静态平衡能力评估.首先,采集人体多模态信号,采用多元经验模态分解对多通道信号进行自适应分解,得到一系列多元固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),依据T检验和相关系数从中选取最佳的IMF分量进行信号重构;然后,采用多元多尺度熵算法提取特征,用K-均值与支持向量机对比本文特征提取方法与两种传统特征提取方法在处理人体静态平衡能力评估问题时分类效果,并分析两种分类器的人体静态平衡能力评估效果;最后,得出本文最优的特征为基于多元经验模态分解的多元多尺度熵特征,最优的分类方法为支持向量机. 展开更多

关键词 静态平衡能力评估 多模态信号 多元经验模态分解 多元多尺度熵

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基于多元经验模态分解的多道地震相干噪声压制方法研究 被引量：1

13

作者 晏红艳 丘斌煌 +2 位作者 李勇 方中于 常坤 《海洋地质前沿》 CSCD 2018年第12期61-67,共7页

地震勘探采集到的地震信号中往往包含大量的相干噪声,这些相干噪声常常使得资料质量变得很差,从而严重的妨碍了科研工作者进行正确的地震解释,因此对相干噪声进行压制就显得十分必要。而传统的相干噪声压制方法在消除相干噪声同时往往... 地震勘探采集到的地震信号中往往包含大量的相干噪声,这些相干噪声常常使得资料质量变得很差,从而严重的妨碍了科研工作者进行正确的地震解释,因此对相干噪声进行压制就显得十分必要。而传统的相干噪声压制方法在消除相干噪声同时往往会对有效信号造成一定程度的损害,或者根本无法有效压制干扰波。为了解决以上问题,从多道联合时频率分析角度出发,结合利用EMD数据驱动分解特性,提出了基于多元经验模态分解的多道地震相干噪声去除方法,能够在有效去除相干噪声同时,保证有效信号不受伤害。本文通过模型和实际资料的处理充分证明了基于多元经验模态分解的降噪方法的有效性和稳健性。 展开更多

关键词 相干噪声 多道降噪 多元经验模态分解 地震勘探

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结合多元经验模态分解和加权最小二乘滤波器的遥感图像融合 被引量：16

14

作者 张静 陈宏涛(指导) 刘帆 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期123-136,共14页

为了提高多光谱图像的空间分辨能力的同时更大程度地保持光谱信息,提出了结合多元经验模态分解和加权最小二乘滤波器的遥感图像融合方法.多元经验模态分解解决了传统的基于单变量经验模态分解的遥感图像融合方法中多光谱图像的亮度分量... 为了提高多光谱图像的空间分辨能力的同时更大程度地保持光谱信息,提出了结合多元经验模态分解和加权最小二乘滤波器的遥感图像融合方法.多元经验模态分解解决了传统的基于单变量经验模态分解的遥感图像融合方法中多光谱图像的亮度分量和全色图像分解出的子图像频率不匹配导致融合图像空间细节信息缺失问题,加权最小二乘滤波器可以精确地估计出源图像的低频信息继而得到高频信息,减小了传统的经验模态分解方法估计的高频信息中混有低频成分而导致的光谱失真问题.将两者的优点结合,采用不同的融合规则得到的融合图像在空间细节和光谱信息的保持度较好.选取多组不同卫星数据进行仿真实验,并与结合多元经验模态分解和àtrous小波变换的方法以及基于加权最小二乘滤波器的遥感图像融合方法等方法进行比较,实验结果表明本文方法在光谱质量和空间分辨率方面都取得了很好的性能. 展开更多

关键词 遥感图像融合 多光谱图像 多元经验模态分解 加权最小二乘滤波器 融合规则

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基于多元经验模态分解的可见/近红外光谱识别木材研究 被引量：8

15

作者 付立岩 冯国红 刘旭铭 《森林工程》 北大核心 2023年第4期101-109,共9页

基于可见/近红外光谱技术探究一种快速、准确的木材识别方法。以8种进口木材为研究对象,运用多元经验模态分解(MEMD)和最大互信息系数(MIC)的方法对采集的光谱数据进行分解、筛选和重构,进而利用连续投影法(SPA)进行特征波段提取,再结合... 基于可见/近红外光谱技术探究一种快速、准确的木材识别方法。以8种进口木材为研究对象,运用多元经验模态分解(MEMD)和最大互信息系数(MIC)的方法对采集的光谱数据进行分解、筛选和重构,进而利用连续投影法(SPA)进行特征波段提取,再结合XGBoost分类器进行分类识别。为进一步验证该方法的可行性,将提出的木材识别方法分别与经验模态分解(EMD)算法和传统的支持向量机(SVM)、K近邻分类算法(KNN)、BP神经网络(Back Propagation Neuron NetWok)分类器进行对比分析。结果表明,MEMD方法对可见/近红外光谱去噪效果优于EMD去噪方法;MEMD-SPA-XGBoost相比MEMD-SPA-SVM的识别准确率为90%、MEMD-SPA-KNN的88%、MEMD-SPA-BP的89.2%,平均识别准确率达到了96.5%。可见,该方法在木材识别方法中具有很好的应用前景。 展开更多

关键词 可见/近红外光谱 木材识别 多元经验模态分解 连续投影法 XGBoost

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基于多元经验模态分解的电网短期负荷预测及薄弱线路辨识 被引量：1

16

作者 孔琪 于群 《现代电子技术》 2022年第9期157-164,共8页

为了更加准确地进行短期电力负荷预测,提高预测精度,利用不平稳电力负荷时间序列具有周期性和非线性的特征,提出一种新的电力系统短期负荷预测组合模型。该模型将多元经验模态分解法与支持向量回归算法相结合,将电力负荷时间序列及重要... 为了更加准确地进行短期电力负荷预测,提高预测精度,利用不平稳电力负荷时间序列具有周期性和非线性的特征,提出一种新的电力系统短期负荷预测组合模型。该模型将多元经验模态分解法与支持向量回归算法相结合,将电力负荷时间序列及重要影响因素序列同时分解成个数相同的子序列,然后利用上述模型分别预测,再一一对应组合得到最终预测结果。以N市电网2017年1月—12月的日历史负荷为研究对象,并根据气象资料记录的日平均温度、湿度、气压、负荷率等影响因素,对建立的模型进行仿真分析,预测结果与2017年12月24日—31日实际的数据做对比。结果表明该模型预测精度较高,方法可行。将预测得到的结果,用于对N市电网的薄弱线路辨识中,给出了12月24日—31日每天的薄弱线路排序表,以便于工作人员对薄弱线路进行重点监测与保护。 展开更多

关键词 短期负荷预测 薄弱线路辨识 负荷时间序列 多元经验模态分解 负荷预测模型 序列分解 仿真分析

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融合新闻影响力衰减的碳价格多元分解集成预测 被引量：1

17

作者 张大斌 黄均杰 +1 位作者 凌立文 胡焕玲 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期51-61,M0005,M0006,共13页

新闻数据涵盖了与碳价格密切相关的政策、经济和能源等信息,对碳价格的影响具有时效性。为量化新闻影响力的衰减程度,基于词频统计和指数衰减对新闻数据提取特征,提出了1种新闻影响力衰减时间序列的计算方法,新闻的衰减效应更准确地反... 新闻数据涵盖了与碳价格密切相关的政策、经济和能源等信息,对碳价格的影响具有时效性。为量化新闻影响力的衰减程度,基于词频统计和指数衰减对新闻数据提取特征,提出了1种新闻影响力衰减时间序列的计算方法,新闻的衰减效应更准确地反映新闻对碳价格的影响程度。为提高预测精度,构建了融合新闻影响力衰减的碳价格多元分解集成预测模型,运用噪声辅助多元经验模态分解方法对碳价格和新闻数据进行多元分解,基于样本熵重构分量,使用机器学习方法对分量进行预测,加和集成得到预测结果。以湖北省碳价格为例进行实证分析。结果表明:新闻影响力指数衰减方法能有效刻画新闻与碳价格的相关性,多元分解集成模型表现出优异且稳定的预测性能。 展开更多

关键词 碳价格预测 新闻影响力 指数衰减 噪声辅助多元经验模态分解 样本熵

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基于经验模态分解与回归分析的空间外差光谱目标提取 被引量：6

18

作者 叶松 李源壮 +5 位作者 孙永丰 高凤艳 王新强 汪杰君 张文涛 王方原 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期349-355,共7页

为识别空间外差光谱仪探测目标干涉信号的特征信息,提出一种基于经验模态分解与回归分析的空间干涉谱目标提取方法。首先对预处理后的光谱进行经验模态自适应分解,得到各阶次固有模态分量并分别计算它们与原始光谱信号的Pearson相关系数... 为识别空间外差光谱仪探测目标干涉信号的特征信息,提出一种基于经验模态分解与回归分析的空间干涉谱目标提取方法。首先对预处理后的光谱进行经验模态自适应分解,得到各阶次固有模态分量并分别计算它们与原始光谱信号的Pearson相关系数,根据相关系数分选准则判定背景与目标信息重构的分界点。然后计算重构背景与实测背景间的Pearson相关系数来判定经验模态分解结果。对信号主导的固有模态分量利用小波软阈值进行消噪,重构较纯净的目标特征信息;利用目标特征信息与原始干涉光谱信息进行多元线性回归分析获得最佳的近似滤波系数,构造滤波器并应用到目标信号,提取目标。最后通过差谱信号与提取的目标光谱的Pearson相关系数来判别提取的目标信号。实验结果表明:经验模态分解可将背景与目标近似分离;在未知背景信号情况下,利用经验模态分解与回归分析可实现钾共振双线特征光谱的提取。 展开更多

关键词 空间外差光谱仪 光谱图 经验模态分解 多元线性回归分析 Pearson相关系数

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基于经验模态分解的轨道不平顺时频特征分析 被引量：8

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作者 杨友涛 刘国祥 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期733-740,共8页

高速铁路轨道不平顺测量值是由许多不同频率、不同幅值的单分量信号叠加而成的复杂随机过程.为分析轨道不平顺在空间域和频率域的分布特性,利用希尔伯特-黄变换方法提取轨道不平顺在时-频域的能量分布,为从幅值和波长两个方面综合评价... 高速铁路轨道不平顺测量值是由许多不同频率、不同幅值的单分量信号叠加而成的复杂随机过程.为分析轨道不平顺在空间域和频率域的分布特性,利用希尔伯特-黄变换方法提取轨道不平顺在时-频域的能量分布,为从幅值和波长两个方面综合评价轨道几何状态提供一种新的分析方法.首先,利用多元经验模态分解基于数据驱动的滤波特性,将轨道不平顺数据同时分解为不同尺度下的幅值-频率调制的多元本征模态函数;然后,通过希尔伯特变换计算各尺度下本征模态函数的瞬时频率,分析各层本征模态函数的频率和能量分布特征.通过对轨道检查车的实测轨道不平顺数据解算与分析表明:轨道不平顺的频率分布呈现出近似二进滤波特性,并且每个尺度下的频率带宽较窄;多元经验模态分解尺度图能确定轨道不平顺在各尺度下的能量分布及对应的波长特征;样本轨道不平顺数据中,轨距和水平不平顺的能量主要分布在中长波波段,轨向和高低的能量主要集中在空间波长4～36 m范围;扭曲的能量分布在波长为4.9 m和7.6 m的两个尺度内. 展开更多

关键词 轨道不平顺 时频分析 多元经验模态分解 希尔伯特变换

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MEMD分解在舰船非平稳信号处理中的应用 被引量：1

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作者 刘睿 程广福 张家为 《舰船科学技术》 2011年第11期94-96,共3页

在对舰船非平稳信号进行研究和分析时,希尔伯特-黄变换(HHT)方法表现出了其优越性,但此方法的核心算法EMD还存在缺陷。本文针对模态分解中出现的模态混迭现象进行分析,引入多分辨分析技术对经验模态分解方法进行改进—基于多分辨分析的... 在对舰船非平稳信号进行研究和分析时,希尔伯特-黄变换(HHT)方法表现出了其优越性,但此方法的核心算法EMD还存在缺陷。本文针对模态分解中出现的模态混迭现象进行分析,引入多分辨分析技术对经验模态分解方法进行改进—基于多分辨分析的经验模态分解方法(MEMD)。通过对信号模拟试验,并与原始EMD方法的结果作比较,得出了此法的有效性与可行性。 展开更多

关键词 希尔伯特-黄变换(HHT) 多分辨分析经验模态分解(memd) 信号处理

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