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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
1
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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电阻抗断层成像技术的心肺信号降维集合经验模态分解方法研究
2
作者 李坤 李蔚琛 +4 位作者 郭奕彤 王伟策 王煜 闫孝姮 史学涛 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期539-549,共11页
心脏射血与肺通气活动信息的实时获取具有重要临床意义。本研究提出了一种基于胸部电阻抗断层成像(EIT)的心肺信号降维集合经验模态分解方法,以同时分离胸部EIT数据中的心脏射血和肺通气活动信号。招募9名志愿者进行了EIT胸部数据采集... 心脏射血与肺通气活动信息的实时获取具有重要临床意义。本研究提出了一种基于胸部电阻抗断层成像(EIT)的心肺信号降维集合经验模态分解方法,以同时分离胸部EIT数据中的心脏射血和肺通气活动信号。招募9名志愿者进行了EIT胸部数据采集。首先,根据屏息状态下胸部EIT数据中心脏活动信号的强弱对测量通道分类;随后,使用集合经验模态分解方法对自主呼吸状态下的EIT数据进行分解,并根据频谱特性对分解出的各分量归类,以得到肺通气EIT信号;然后,结合带通滤波方法,同时依据前述通道分类对心脏活动信号降维,得到心脏活动EIT信号;最后,重构得到通气相和心搏相EIT图像序列。结果表明,该方法可在通气相图像的肺区能够获得最高的肺通气功率谱峰(52.71±1.39)dB,在心搏相图像的心脏区域能够获得最高的心脏活动功率谱峰(43.05±3.26)dB,表明保留的通气信息和心脏活动信息非常丰富,同时在通气相图像心脏区域获得了最低心脏活动相关功率谱峰(10.02±2.65)dB,表明心脏活动的抑制效果更佳,相较于参考方法均有显著性差异(P<0.05)。研究表明,该方法可以有效分离肺通气与心脏活动相关信号,分别保留各自活动信息并抑制心脏对肺区成像的影响,同时实现对干扰信号的有效抑制,为临床上提供更加准确的治疗策略指导奠定基础。 展开更多
关键词 电阻抗断层成像 集合经验模态分解 心脏活动相关信号 肺通气
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基于互补集合经验模态分解和支持向量回归机的城市轨道交通线路轨距劣化预测
3
作者 贾清天 林海剑 金忠 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第1期50-55,共6页
[目的]为了加强城市轨道交通区间线路质量的状态管理,需要对轨距在空间上的整体劣化趋势进行预测。[方法]引入CEEMD(互补集合经验模态)理论,提取轨道区间几何形位的IMF(本征模态函数),利用PSO(改进粒子群)算法优化SVR(支持向量回归机),... [目的]为了加强城市轨道交通区间线路质量的状态管理,需要对轨距在空间上的整体劣化趋势进行预测。[方法]引入CEEMD(互补集合经验模态)理论,提取轨道区间几何形位的IMF(本征模态函数),利用PSO(改进粒子群)算法优化SVR(支持向量回归机),对提取数据进行训练,标定预测模型最优参数后进行测试集验证,构建CEEMD-PSO-SVR预测模型。通过上海轨道交通16号线上行轨道区间K12+134—K15+743内的1128组轨检样本数据对预测模型进行了试验。[结果及结论]CEEMD-PSO-SVR预测模型同PSO-SVR模型、ARIMA(自回归移动平均模型)相比,在均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差绝对值等3项性能评价指标上具有优势。 展开更多
关键词 城市轨道交通线路 轨距劣化 互补集合经验模态分解 支持向量回归机
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数控车床主轴热误差完全自适应经验模态分解与小波阈值变换分离方法
4
作者 陈庚 丁强强 +2 位作者 苏哲 郭世杰 唐术锋 《航空制造技术》 北大核心 2025年第6期104-114,共11页
数控车床主轴热误差是影响车床加工精度的主要因素之一。为提高热误差测量准确度,降低测量技术要求,提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)和经验小波变换(EWT)的车床热误差信息分离方法。首先,使用ICEEMDAN算法对原始... 数控车床主轴热误差是影响车床加工精度的主要因素之一。为提高热误差测量准确度,降低测量技术要求,提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)和经验小波变换(EWT)的车床热误差信息分离方法。首先,使用ICEEMDAN算法对原始信号进行分解,将获得的低频模态分量重构后作为EWT算法的输入进行分解,使用离散系数评估EWT算法每次迭代的分解效果。其次,通过对一组仿真信号进行分解,验证该方法的准确性,与ICEEMDAN算法相比,ICEEMDAN-EWT算法的均方根误差(RMSE)降低了5.2%。最后,在CKA6 163A型车床上进行试验,使用五点法辨识热误差,将ICEEMDAN-EWT分离算法与傅里叶变换(FFT)算法进行对比。结果表明,与FFT算法相比,使用ICEEMDAN-EWT算法分离出的5项热变形信号与机床温度的Pearson相关性提高了3.8%,Spearman相关性提高了6.6%,准确度更高。 展开更多
关键词 数控车床 主轴 热误差 完全自适应噪声集合经验模态分解-经验小波变换(ICEEMDAN-EWT) 误差分离
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基于集合经验模态分解和指数能量法的水泵水轮机尾水管压力脉动信号特征提取 被引量：1
5
作者 田毓龙 郑祥豪 +2 位作者 李浩 张宇宁 李金伟 《力学与实践》 2024年第2期290-297,共8页
提取水泵水轮机尾水管压力脉动信号中的动态特征信息,准确识别涡带强度,是近年来水泵水轮机工程领域的研究重点。本文基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和模态指数能量法,对某水泵水轮机发电工况不同... 提取水泵水轮机尾水管压力脉动信号中的动态特征信息,准确识别涡带强度,是近年来水泵水轮机工程领域的研究重点。本文基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和模态指数能量法,对某水泵水轮机发电工况不同负荷下的尾水管压力脉动信号进行特征提取,得到如下结论。首先,基于EEMD的模态指数能量能够有效地反映信号中的能量分布规律。其次,在涡带增强过程中,基于EEMD的最大模态指数能量不断升高,表明尾水管内的流动状况变得更加复杂,涡带特征信息也更加丰富。最后,使用最大与平均指数能量构建的特征向量能够准确反映不同的尾水管涡带强度,并且能够作为智能分类器的输入特征向量,有利于后续进一步的识别与诊断,具有重要的工程意义。 展开更多
关键词 水泵水轮机 尾水管 集合经验模态分解 指数能量 特征提取
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融合自适应滑动集合经验模态分解的机器学习月径流预测方法 被引量：1
6
作者 胡永旭 乔长录 +1 位作者 刘延雪 李旭 《水电能源科学》 北大核心 2024年第10期6-10,共5页
为提高月径流预测精度,解决传统分解集成径流预测方法提前引入“未来信息”在实际工程中无法实现的问题,提出了一种基于自适应滑动集合经验模态分解(ASEEMD)、秃鹰搜索(BES)算法和极限学习机(ELM)耦合的月径流预测模型(ASEEMD-BES-ELM)... 为提高月径流预测精度,解决传统分解集成径流预测方法提前引入“未来信息”在实际工程中无法实现的问题,提出了一种基于自适应滑动集合经验模态分解(ASEEMD)、秃鹰搜索(BES)算法和极限学习机(ELM)耦合的月径流预测模型(ASEEMD-BES-ELM)。并以玛纳斯河1957~2014年的月径流序列为例,首先,利用ASEEMD对原始月径流序列自适应分解,得到若干子序列;其次,将各子序列分别输入到结合BES算法和网格搜索优化后的ELM模型中预测;最后,累加各子序列预测结果,得到最终月径流预测值。与ELM^(*)、BES-LEM^(*)、BES-ELM、EEMD-BES-ELM(传统“捆绑分解”)模型对比结果表明,ASEEMD-BES-ELM模型的纳什效率系数为0.971、平均绝对误差为5.173m^(3)/s、均方根误差为8.282m^(3)/s、平均绝对百分比误差为16.033%,在符合实际应用中预测精度最高。结果可为干旱区月径流预测研究提供参考。 展开更多
关键词 月径流预测 自适应分解 集合经验模态分解 秃鹰搜索算法 极限学习机 玛纳斯河
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基于完全自适应噪声集合经验模态分解和互相关分析的核电厂信号降噪研究 被引量：2
7
作者 刘琳琳 王振宇 +1 位作者 李露 陈嘉翊 《核科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期80-90,共11页
针对在强噪声背景中提取核电厂信号有效成分的问题,本文提出一种将完全自适应噪声集合经验模态分解与互相关分析法相结合的降噪方法并进行验证。该方法的主要步骤如下。首先,通过完全自适应噪声集合经验模态分解法对电站信号进行有效分... 针对在强噪声背景中提取核电厂信号有效成分的问题,本文提出一种将完全自适应噪声集合经验模态分解与互相关分析法相结合的降噪方法并进行验证。该方法的主要步骤如下。首先,通过完全自适应噪声集合经验模态分解法对电站信号进行有效分解,得到全部的本征模态分量。然后,根据互相关系数将上述分量进行筛选,得到有用信号主导的分量,将其叠加、重构成降噪后信号。最后,使用降噪指标对降噪效果进行评价。结果表明:与基于经验模态分解、集合经验模态分解的降噪方法相比,本文所提方法得到的降噪后信号信噪比更高、均方根误差更小、相关系数更大、平滑度更好,具有更优的降噪效果。 展开更多
关键词 信号降噪 经验模态分解 集合经验模态分解 完全自适应噪声集合经验模态分解 互相关分析
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基于集合经验模态分解和排列熵的核电厂信号降噪研究 被引量：1
8
作者 王雨辰 李鼎 +1 位作者 胡玥 孙晨雨 《核科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期98-107,共10页
本文提出了一种基于集合经验模态分解和排列熵的电站信号降噪方法。该方法流程如下,首先,采用集合经验模态分解对电站典型实测信号进行了分解,获得对应的本征模态分量。其次,采用排列熵对本征模态分量进行混沌度的定量评价,从而实现实... 本文提出了一种基于集合经验模态分解和排列熵的电站信号降噪方法。该方法流程如下,首先,采用集合经验模态分解对电站典型实测信号进行了分解,获得对应的本征模态分量。其次,采用排列熵对本征模态分量进行混沌度的定量评价,从而实现实测信号中的有用信号和噪声信号的区分。对于后者,采用改进的小波软阈值降噪法进行降噪。最后,根据排列熵筛分后的有用信号和改进的小波软阈值降噪后的噪声信号进行重构,得到降噪后的信号。另外,本文也采用了主流的经验模态分解和局部均值分解对该信号进行了处理,并将分析结果进行对比。对比结果表明,基于本文所提方法得到的降噪后信号排列熵较小,表明降噪效果要优于以上两种方法。 展开更多
关键词 信号降噪 经验模态分解 局部均值分解 集合经验模态分解 排列熵
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基于集合经验模态分解敏感固有模态函数选择算法的滚动轴承状态识别方法 被引量：33
9
作者 王玉静 康守强 +3 位作者 张云 刘学 姜义成 Mikulovich V I 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期595-600,共6页
为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,... 为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,以此获得振动信号的初始特征。再运用奇异值分解和自回归(AR)模型方法得到滚动轴承各状态振动信号的特征向量,并将其输入到改进的超球多类支持向量机中进行智能识别,从而实现滚动轴承的正常状态,不同故障类型及不同性能退化程度的各状态识别。实验结果表明,相比基于经验模态分解结合自回归模型或奇异值分解的特征提取方法,该方法可更有效地提取滚动轴承故障特征信息,且识别精度更高。 展开更多
关键词 信号处理 状态识别 非平稳信号 集合经验模态分解(EEMD) 敏感固有模态函数(IMF)
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基于集合经验模态分解的舰船辐射噪声能量分析 被引量：15
10
作者 杨宏 李亚安 李国辉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第16期55-59,共5页
利用集合经验模态分解方法研究舰船辐射噪声的特征参数提取及分类,对预处理后三种不同类别舰船辐射噪声进行能量分析,讨论其高低频能量差特征参数。计算不同类别、一定样本数量的舰船辐射噪声高低频能量差发现,同类舰船高低频能量差基... 利用集合经验模态分解方法研究舰船辐射噪声的特征参数提取及分类,对预处理后三种不同类别舰船辐射噪声进行能量分析,讨论其高低频能量差特征参数。计算不同类别、一定样本数量的舰船辐射噪声高低频能量差发现,同类舰船高低频能量差基本处于同一水平,不同类型舰船高低频能量差存在明显差异。结果表明,利用集合经验模态分解方法提取的舰船辐射噪声特征参数对舰船类别具有较好的可分性。可为水下目标信号探测及识别提供参考。 展开更多
关键词 集合经验模态分解 舰船辐射噪声 高低频能量差 特征提取
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基于改进的集合经验模态方法振动信号分解 被引量：8
11
作者 刘涛 杜世昌 +2 位作者 黄德林 任斐 梁鑫光 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期1452-1459,共8页
针对集合经验模态分解(EEMD)中2个重要参数白噪声幅值系数和集合平均次数的优化问题,提出了一种基于变步长模式搜索的集合经验模态方法.该方法以EEMD期望的分解误差设定值为目标,利用自适应EEMD得到的白噪声幅值系数为初值,对不同振动... 针对集合经验模态分解(EEMD)中2个重要参数白噪声幅值系数和集合平均次数的优化问题,提出了一种基于变步长模式搜索的集合经验模态方法.该方法以EEMD期望的分解误差设定值为目标,利用自适应EEMD得到的白噪声幅值系数为初值,对不同振动信号能够自动获取合适的EEMD参数,解决模态混叠问题.仿真实验和工程案例验证结果表明:与传统EEMD和自适应EEMD相比,基于变步长模式搜索的EEMD方法具有更高的分解精度及更快的运算效率. 展开更多
关键词 集合经验模态分解 变步长模式搜索 振动信号 模态混叠
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基于集合经验模态分解和相关向量机的风电功率实时预测研究 被引量：8
12
作者 杨茂 张强 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1093-1099,共7页
由于风电功率时间序列的非线性非平稳性特征,将一种基于集合经验模态分解(EEMD)和相关向量机(RVM)的预测模型引入到风电功率实时预测中。首先对风电功率时间序列采用集合经验模态分解,降低序列的非平稳性;其次对各子序列建立相关向量机... 由于风电功率时间序列的非线性非平稳性特征,将一种基于集合经验模态分解(EEMD)和相关向量机(RVM)的预测模型引入到风电功率实时预测中。首先对风电功率时间序列采用集合经验模态分解,降低序列的非平稳性;其次对各子序列建立相关向量机预测模型;最后将得到的各子序列预测结果叠加就得到最终的功率预测值。利用该方法对吉林省某风电场进行功率预测,研究表明,该文所提出的预测模型能有效地提高预测精度,对工程有较高的利用价值。 展开更多
关键词 风电功率 功率预测 集合经验模态分解 相关向量机
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基于二维经验模态分解算法的织物疵点自动检测 被引量：4
13
作者 厉征鑫 刘基宏 +2 位作者 高卫东 潘如如 柴志雷 《纺织学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期49-53,共5页
为解决织物疵点检测工序中存在的耗时性问题,提出一种基于二维经验模态分解(EMD)的多方向自适应检测方法。通过Delaunay三角分割、径向基函数插值与二维三次样条插值等方法实现二维EMD算法,用该方法将织物灰度图像分解为一系列子图像,... 为解决织物疵点检测工序中存在的耗时性问题,提出一种基于二维经验模态分解(EMD)的多方向自适应检测方法。通过Delaunay三角分割、径向基函数插值与二维三次样条插值等方法实现二维EMD算法,用该方法将织物灰度图像分解为一系列子图像,选取包含疵点信息的子图像进行融合,最后通过阈值化来识别织物图像中的疵点。借助于工业线阵相机采集包含不同疵点的织物图像,并利用提出的方法进行自动检测。结果表明,子图像融合结果中疵点信息明显,与背景的反差强烈,通过阈值法可以直接判断出图像中是否包含疵点,并完成疵点定位,该方法对织物疵点的检测十分有效。 展开更多
关键词 二维经验模态分解算法 织物疵点 Delaunay三角分割 径向基函数 三次样条插值
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基于集合经验模态分解和信号结构分析的心电信号R波识别算法 被引量：9
14
作者 林金朝 李必禄 +2 位作者 李国权 黄正文 庞宇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期2352-2360,共9页
R波作为确定心电信号各波段的重要参考,是心电自动分析的前提。针对大多数R波识别算法的预处理过程影响识别准确度和耗时问题,该文提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和信号结构分析的算法对带噪心电信号(ECG)的R波直接进行识别。首先... R波作为确定心电信号各波段的重要参考,是心电自动分析的前提。针对大多数R波识别算法的预处理过程影响识别准确度和耗时问题,该文提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和信号结构分析的算法对带噪心电信号(ECG)的R波直接进行识别。首先通过EEMD将带噪声的心电信号分解成一系列本征模态分量,然后对分解后的各模态分量作独立成分分析以提取出R波特征最明显的成分,对该成分进行结构分析,从而实现对R波的准确定位。仿真结果表明,该文算法对带噪声心电信号的R波识别具有更优性能,对异常心电信号的R波识别也具有明显效果。 展开更多
关键词 心电信号 R波识别 集合经验模态分解 信号结构分析
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基于集合经验模态分解和小波变换的轮轨力应变信号降噪 被引量：4
15
作者 刘庆杰 黄辉 雷晓燕 《城市轨道交通研究》 北大核心 2016年第11期26-29,37,共5页
为解决轮轨力应变信号中的噪声干扰问题,提出了基于集合经验模态分解与小波变换相结合的去噪方法。该方法能够判断出含有基线漂移和高频噪声的模态分量。对含有基线漂移的分量通过小波变换进行分解,将代表基线漂移的趋势项置零达到去除... 为解决轮轨力应变信号中的噪声干扰问题,提出了基于集合经验模态分解与小波变换相结合的去噪方法。该方法能够判断出含有基线漂移和高频噪声的模态分量。对含有基线漂移的分量通过小波变换进行分解,将代表基线漂移的趋势项置零达到去除基线漂移的目的。对于高频噪声,则是采用小波阈值法进行去除。实测轮轨力应变信号的去噪处理表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 轮轨力 集合经验模态分解 小波变换 去噪
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基于集合经验模态分解和灰色神经网络的船舶交通流预测 被引量：3
16
作者 肖进丽 刘明俊 李晓磊 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 2017年第6期938-942,共5页
为提高船舶交通流预测精度,更科学地为海事监管、港口水域规划布局提供参考,结合灰色神经网络模型(grey neural network,GNN)和集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)对船舶交通流建立了EEMD-GNN组合预测模型,... 为提高船舶交通流预测精度,更科学地为海事监管、港口水域规划布局提供参考,结合灰色神经网络模型(grey neural network,GNN)和集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)对船舶交通流建立了EEMD-GNN组合预测模型,并基于Matlab软件,以2007年1月—2015年12月荆州长江公路大桥断面船舶交通流月流量统计数据为样本进行了实例分析.首先对船舶月流量时间序列样本数据进行EEMD分解以降低序列的非平稳性,然后对EEMD分解后获得的各分量建立GNN模型进行预测,并将各分量预测值进行叠加即得到EEMD-GNN模型的预测结果.最后,将EEMD-GNN模型预测结果与传统GNN模型进行对比分析.对比分析结果表明,EEMD-GNN模型较传统GNN模型的预测精度更高,能更好地反映船舶月交通流量的变化情况. 展开更多
关键词 船舶交通流 集合经验模态分解 灰色神经网络 组合预测
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基于小波包分解和集合经验模态分解的列车转向架轴承智能故障诊断方法 被引量：31
17
作者 刘建强 赵治博 +3 位作者 任刚 吴宁 王广明 章国平 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期40-45,共6页
提取故障特征不理想、诊断速度慢等是目前现有列车转向架轴承故障诊断方法存在的主要不足。本文提出了一种列车转向架轴承故障的智能诊断方法。该方法将小波包分解和集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)结合... 提取故障特征不理想、诊断速度慢等是目前现有列车转向架轴承故障诊断方法存在的主要不足。本文提出了一种列车转向架轴承故障的智能诊断方法。该方法将小波包分解和集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)结合在一起,充分提取信号故障特征,并利用能量判别法和故障识别搜索算法进行故障模式识别,进一步提高了故障诊断速度。为了验证该方法的有效性,构建了轴承实验台,测试分析了广州地铁列车3种故障状态的转向架轴承。实验结果表明,该方法能够充分提取故障特征,迅速锁定搜索频段,准确识别轴承故障,提高了列车转向架轴承故障的诊断速度和准确性。 展开更多
关键词 转向架轴承 智能故障诊断 小波包分解 集合经验模态分解 包络分析
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基于集合经验模态分解的脑电信号高阶张量特征提取 被引量：2
18
作者 付荣荣 杨阳 +2 位作者 于宝 刘冲 张驰 《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第12期1680-1686,共7页
为了实现脑机接口系统需要有效的特征提取算法。针对二维主成分分析(2DPCA)的特征提取方法忽略脑电信号(EEG)频域特征的缺点和基于小波分解构建EEG高阶张量时小波参数难以确定的局限性,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)构建高阶张量结... 为了实现脑机接口系统需要有效的特征提取算法。针对二维主成分分析(2DPCA)的特征提取方法忽略脑电信号(EEG)频域特征的缺点和基于小波分解构建EEG高阶张量时小波参数难以确定的局限性,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)构建高阶张量结合多线性主成分分析(MPCA)降维的特征提取方法。设计了3种不同特征提取方法的对照实验,并结合Fisher线性判别分析分类方法取得分类准确率。结果表明:新提出的方法相比基于小波分解构建高阶张量结合MPCA进行降维和2DPCA的特征提取方法,平均识别准确率分别提高4.75%和2.6%,且识别准确率的方差分别减小72.69%和23.86%。该方法在提高单次运动想象脑电信号识别准确率的同时还具有更好的适用性,为实现运动想象脑电信号解码奠定了基础。 展开更多
关键词 计量学 脑电信号 集合经验模态分解 多线性主成分分析 脑机接口 特征提取
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基于二维经验模态分解的单幅图像超分辨率重建 被引量：5
19
作者 毛晓波 张志超 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2014年第5期15-18,共4页
针对已有的单幅图像超分辨率重建算法大都无法同时兼顾重建质量和运算速度的问题,提出了基于二维经验模态分解的单幅图像超分辨率重建算法.首先用二维经验模态分解法将一幅低分辨率图像分解为不同复杂程度的图层;然后对包含高频细节信... 针对已有的单幅图像超分辨率重建算法大都无法同时兼顾重建质量和运算速度的问题,提出了基于二维经验模态分解的单幅图像超分辨率重建算法.首先用二维经验模态分解法将一幅低分辨率图像分解为不同复杂程度的图层;然后对包含高频细节信息的第一个图层用改进核岭回归法重建,以保证重建质量;对包含较少信息的后几个图层用双三次插值法重建,以提高重建速度;最后用二维经验模态分解逆变换将重建后的各层图像合成一幅完整的高分辨率图像.实验结果表明该算法充分结合了三者的优势,在保证重建图像质量的同时,提高了算法的运算速度. 展开更多
关键词 超分辨率重建 二维经验模态分解 改进核岭回归 双三次插值
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基于集合经验模态分解和支持向量机的大坝变形预测方法 被引量：3
20
作者 卢献健 晏红波 梁月吉 《水力发电》 北大核心 2016年第2期38-41,59,共5页
受水位、温度等诸多因素共同影响,大坝变形具有随机性和非线性特征,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和支持向量机(SVM)的大坝变形预测算法。算法先对大坝位移序列进行集合经验模态分解,有效分离出隐含在时序中的非线性高频波动成... 受水位、温度等诸多因素共同影响,大坝变形具有随机性和非线性特征,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和支持向量机(SVM)的大坝变形预测算法。算法先对大坝位移序列进行集合经验模态分解,有效分离出隐含在时序中的非线性高频波动成分和低频趋势成分;其次根据各分量特点构造不同的SVM进行预测,最后叠加各分量预测值得到预测结果。与BP神经网络模型及传统支持向量机的对比结果表明,所提预测算法具有较强的自适应预测能力,预测精度较高。 展开更多
关键词 大坝变形预测 集合经验模态分解 支持向量机 精度评定
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