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基于二维聚合经验模态分解的SAR图像目标识别方法
1
作者 肜瑶 张洋洋 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第6期200-205,共6页
合成孔径雷达图像特征有效性直接决定了后续目标识别性能。针对SAR特征提取和目标识别问题,采用二维聚合经验模态分解获得多层次二维固态模函数并据此设计识别方法。BEEMD对传统经验模态函数进行优化,其分解得到的BIMF可以更为稳健、有... 合成孔径雷达图像特征有效性直接决定了后续目标识别性能。针对SAR特征提取和目标识别问题,采用二维聚合经验模态分解获得多层次二维固态模函数并据此设计识别方法。BEEMD对传统经验模态函数进行优化,其分解得到的BIMF可以更为稳健、有效地反映目标特性。为了充分利用分解得到的多层次BIMF,基于联合稀疏表示对它们进行统一表征从而考察其内在相关性。根据重构结果,在各层次BIMF上计算重构误差之和进行决策。采用MSTAR数据集设置实验条件对方法进行测试。综合不同条件下的结果表明,提出方法相比现有几类SAR目标识别方法具有更强的有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 目标识别 二维聚合经验模态分解 联合稀疏表示
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针对非平稳信号和高频噪声的自适应噪声完整集成经验模态分解-双向长短期记忆风功率预测模型
2
作者 万思洋 杨苹 +3 位作者 崔嘉雁 李丰能 隗知初 陈文皓 《电网技术》 北大核心 2025年第3期1176-1184,I0085,共10页
提出了一种基于改进的自适应噪声完整集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和双向长短期记忆神经网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)的组合预测模型,以提高... 提出了一种基于改进的自适应噪声完整集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和双向长短期记忆神经网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)的组合预测模型,以提高风电功率预测的准确性和鲁棒性。当前风电功率预测面临非平稳信号和高频噪声的问题,影响了预测的准确性。针对这一问题,通过CEEMDAN分解,将复杂的非平稳信号分解为多个固有模态函数分量(intrinsic mode function,IMF),在此基础上创新性地通过平均波动幅度(average fluctuation range,AFR)计算IMF的平均波动幅度进行高低频划分,应用经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)对高频分量进行滤波,显著降低信号中的高频噪声,提高数据准确性。随后,分别对高频和低频分量建立Bi-LSTM模型,选取最优参数进行训练和预测,将各分量的预测结果叠加得到最终的风电功率预测值。模型经过不同季节和数据集的验证,展示了其在风电功率预测中的通用性和鲁棒性。研究证明,结合CEEMDAN分解、AFR划分和EWT滤波,通过有效的噪声抑制和数据分解,能够显著提升风电功率预测的准确性和稳定性,弥补了传统方法在处理非平稳信号和高频噪声方面的不足。 展开更多
关键词 风电功率预测 双向长短期记忆神经网络 完全集成经验模态分解 经验小波变换 深度学习
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基于互补集成经验模态分解和Stacking融合的短期风速组合预测模型 被引量：1
3
作者 唐非 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期735-744,共10页
针对风电场短期风速预测准确度不高的问题,提出一种基于互补集成经验模态分解和Stacking融合的短期风速组合预测模型。首先,为突出短期风速的局部特征并降低建模难度,通过互补集成经验模态分解算法将短期风速分解为若干个稳定分量。然后... 针对风电场短期风速预测准确度不高的问题,提出一种基于互补集成经验模态分解和Stacking融合的短期风速组合预测模型。首先,为突出短期风速的局部特征并降低建模难度,通过互补集成经验模态分解算法将短期风速分解为若干个稳定分量。然后,利用信息熵和近似熵来判定各分量的复杂度,高复杂度分量选择最小二乘支持向量机、低复杂度分量选择随机配置网络作为对应的预测模型。利用Stacking算法对每个模型的预测值进行融合,使预测精度得到提升。最后,通过一组实际的短期风速数据作为研究对象,将提出的预测模型应用于其预测。对比结果表明,所提预测模型可提高短期风速的预测精度。 展开更多
关键词 风能 短期风速 组合预测 互补集成经验模态分解 多模型 Stacking融合
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一种添加部分自适应噪声的集成经验模态分解方法 被引量：1
4
作者 李昊 陈强 徐一雄 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期227-234,共8页
为了解决集成经验模态分解(EEMD)及其改进形式中普遍存在的噪声量和计算量需求大的问题,统计分析了白噪声内涵模态函数(IMF)的极值点和能量变化规律,总结出白噪声IMF极值点数随长度和阶数变化的经验公式。发现白噪声的高阶IMF不能有效... 为了解决集成经验模态分解(EEMD)及其改进形式中普遍存在的噪声量和计算量需求大的问题,统计分析了白噪声内涵模态函数(IMF)的极值点和能量变化规律,总结出白噪声IMF极值点数随长度和阶数变化的经验公式。发现白噪声的高阶IMF不能有效调整信号的极值点分布,提出添加部分自适应噪声的集成经验模态分解(EEMDPAN)。相比于自适应噪声完全集成经验模态分解(CEEMDAN),EEMDPAN有2点改进:不使用全部独立的自适应噪声,而使用成对相加为0的互补自适应噪声;不添加全部阶的自适应噪声,而是在中间的某一阶停止,而后使用经典EMD方法。对2个人工信号进行分解,实验证明,EEMDPAN很好地继承了EEMD抑制模态混叠的能力,相比于CEEMDAN,计算量降低至1/3,并且分解结果的低阶成分信号附加噪声更小,高阶成分信号可信度更高。 展开更多
关键词 自适应噪声 集成经验模态分解 白噪声 内涵模态函数 互补噪声 附加噪声 信号可信度
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集成经验模态分解中加入白噪声的自适应准则 被引量：25
5
作者 蔡艳平 李艾华 +2 位作者 徐斌 许平 何艳萍 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期709-714,811,共6页
现有集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)算法中加入白噪声的大小与集成的次数都需要人为按照经验设定,缺乏可靠性。针对此问题,提出了自适应集成经验模态分解(adaptive ensemble empirical mode decompo... 现有集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)算法中加入白噪声的大小与集成的次数都需要人为按照经验设定,缺乏可靠性。针对此问题,提出了自适应集成经验模态分解(adaptive ensemble empirical mode decomposition,简称AEEMD)算法,并给出了一种在EEMD方法中有效加入白噪声的可依据准则。首先,计算出输入信号的幅值标准差;然后,采用高通滤波方法对输入信号进行分解,通过计算高通滤波分解后的高频分量幅值标准差和输入信号幅值标准差来确定加入白噪声的幅值标准差,在此基础之上,EEMD集成次数根据期望的信号分解相对误差和加入白噪声的幅值标准差惟一确定;最后,为了进一步提高相邻模态函数的正交性,对AEEMD分解结果进行二次处理。仿真试验验证了AEEMD方法的抗混分解能力,将AEEMD方法应用于转子油膜涡动的故障监测诊断中,提取出转子油膜涡动的故障特征,并与基本EMD算法进行了对比,结果表明,AEEMD更加精确地提取了油膜涡动信号的故障特征。 展开更多
关键词 旋转机械 故障诊断 集成经验模态分解 模态混叠
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基于集成经验模态分解和峭度准则的滚动轴承故障特征提取方法 被引量：205
6
作者 胡爱军 马万里 唐贵基 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期106-111,153,共6页
为实现滚动轴承故障的精确诊断,提出一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与峭度准则的包络解调方法。该方法首先利用EEMD将振动信号分解,然后利用峭度最大准则选取EEMD分解后的本征模函数(intrinsic ... 为实现滚动轴承故障的精确诊断,提出一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与峭度准则的包络解调方法。该方法首先利用EEMD将振动信号分解,然后利用峭度最大准则选取EEMD分解后的本征模函数(intrinsic mode function,IMF),将该本征模函数进行包络解调从而获得滚动轴承的故障特征信息。该方法可以有效抑制经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)中的模态混叠问题,同时还避免了共振解调方法中中心频率及滤波频带的选取,具有良好的自适应性。利用该包络解调方法对实际滚动轴承发生内圈、外圈故障进行了分析,证明了该方法可以有效地提取滚动轴承故障特征信息,能够实现滚动轴承故障的精确诊断。 展开更多
关键词 集成经验模态分解 峭度 滚动轴承 包络解调 故障诊断
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自适应噪声均值优选集成经验模态分解及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：7
7
作者 童靳于 苏缪涎 +3 位作者 郑近德 潘海洋 潘紫微 包家汉 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期41-49,共9页
为了提高自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)的分解能力和分解精度,解决CEEMDAN方法中噪声残留等问题,提出了一种改进的CEEMDAN方法——自适应噪声均值优选集... 为了提高自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)的分解能力和分解精度,解决CEEMDAN方法中噪声残留等问题,提出了一种改进的CEEMDAN方法——自适应噪声均值优选集成经验模态分解(mean-optimized ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, MEEMDAN)。MEEMDAN在迭代筛分过程中引入不同的权重,以正交性指标最小为依据,从不同权重下的分解结果中选取最优模态函数(IMF),确保了每一阶的IMF分量都是整体最优。通过仿真分析验证了MEEMDAN方法在分解能力和分解精度方面优于CEEMDAN方法。同时,将MEEMDAN和最大相关峭度反褶积相结合,并应用于滚动轴承仿真数据和实测数据分析,结果表明,与现有方法相比,所提方法能够更为准确地提取出故障特征频率,且在分解能力和抑制干扰频率方面更具有优越性。 展开更多
关键词 自适应噪声完整集成经验模态分解 经验模态分解 最大相关峭度反褶积 滚动轴承 故障诊断
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集成经验模态分解与深度学习的用户侧净负荷预测算法 被引量：45
8
作者 刘友波 吴浩 +3 位作者 刘挺坚 杨智宇 刘俊勇 李秋航 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第24期57-64,共8页
随着用户侧分布式能源发电容量增长,配电网净负荷需求预测面临着更大困难。为此,提出一种改进的自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN)和深度信念网络(DBN)结合的用户侧净负荷预测方法。首先,通过CEEMDAN将原始净负荷数据分解为若... 随着用户侧分布式能源发电容量增长,配电网净负荷需求预测面临着更大困难。为此,提出一种改进的自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN)和深度信念网络(DBN)结合的用户侧净负荷预测方法。首先,通过CEEMDAN将原始净负荷数据分解为若干个频率、幅值不一的本征模态函数(IMF)。然后,配合机器学习智能算法,使用DBN逐一对各个IMF分量进行特征提取和时序预测。最后,将多个目标预测结果累加得到最终用户侧短期净负荷预测结果。采用某地区实际数据进行算例分析,验证了所提CEEMDAN-DBN独立预测模型与直接预测相比,能够辨识各频率负荷分量特性,提高分布式能源与负荷耦合性增强背景下的负荷预测精度。 展开更多
关键词 净负荷预测 自适应噪声的完全集成经验模态分解 深度信念网络 时序预测
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二维经验模态分解在工程表面形貌误差评定中的应用 被引量：8
9
作者 任志英 高诚辉 +2 位作者 罗德海 林有希 张世忠 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期425-432,共8页
针对目前表面微观形貌面形误差分离方法中存在边界畸变及自适应差等缺点,提出了将具有自适应时频分辨能力的二维经验模态分解算法(bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)应用于三维工程表面面型误差分离中,同时用Riesz变换... 针对目前表面微观形貌面形误差分离方法中存在边界畸变及自适应差等缺点,提出了将具有自适应时频分辨能力的二维经验模态分解算法(bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)应用于三维工程表面面型误差分离中,同时用Riesz变换构造单演信号,计算信号整体的频率特征,完成对二维经验模态分解算法的终止准则的改进,使其能严格按照ISO4287所规定的截止波长分离三维表面各频段形貌误差。仿真结果表明,本文新方法相比于国标ISO中高斯滤波以及常用小波滤波,在分离三维工程粗糙表面各面型误差时,所得分离图形效果远优于传统方法所得,且各频段误差对应的三维评定参数误差均小于5%。最后对光学镀膜元件实例进行分析,结果表明该算法能够很好地分离各形貌误差的的空间信息,所得参数评定基准面相对传统方法不存在边界畸变等问题,因此该方法在实际工程表面评定应用中具有可行性。 展开更多
关键词 二维经验模态分解 三维表面形貌 误差评定 终止准则 RIESZ变换
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基于集成经验模态分解的高压直流输电线路行波故障测距 被引量：7
10
作者 杨立红 杨明玉 +1 位作者 彭志峰 杨雨昂 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第6期33-39,共7页
直流输电线路两端的边界元件会造成行波波头畸变,且过渡电阻和线路色散等因素会进一步增加对波头到达母线时刻进行准确标定的难度。基于行波原理,采用集成经验模态分解(EEMD)算法分解出行波高频分量从而获取测距所需的时间参数,提出一... 直流输电线路两端的边界元件会造成行波波头畸变,且过渡电阻和线路色散等因素会进一步增加对波头到达母线时刻进行准确标定的难度。基于行波原理,采用集成经验模态分解(EEMD)算法分解出行波高频分量从而获取测距所需的时间参数,提出一种高压直流输电线路新型故障测距算法。该算法无需识别行波波头和计算行波波速,不受输电线路弧垂的影响,具有较高的测距精度和可靠性。通过PSCAD和MATLAB联合仿真,结果表明,该测距算法准确可靠,具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 故障测距 行波 波速 集成经验模态分解 高压直流
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基于集成经验模态分解的海杂波去噪 被引量：17
11
作者 行鸿彦 朱清清 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期1-7,共7页
针对实际海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的海杂波去噪方法.利用EEMD将含有目标信号的海杂波数据分解成一系列从高频到低频的固有模态函数(IMF),通过各个IMF的自相关,分选出有用信号和噪声分量,对噪声占... 针对实际海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的海杂波去噪方法.利用EEMD将含有目标信号的海杂波数据分解成一系列从高频到低频的固有模态函数(IMF),通过各个IMF的自相关,分选出有用信号和噪声分量,对噪声占主导作用的IMF选用Savitzky Golay(SG)滤波方法进行消噪,将滤波后的模态分量和剩余的分量进行重构得到削噪后的信号.结合最小二乘支持向量机(LSSVM)建立混沌序列的单步预测模型,从预测误差中检测淹没在海杂波背景中的微弱信号,比较去噪前和去噪后的均方根误差,利用均方根误差评价去噪效果.实验结果表明,EEMD算法对海杂波数据去噪是有效的,去噪后所得的均方根误差0.0028比去噪前所得的均方根误差0.0119降低了一个数量级. 展开更多
关键词 海杂波 集成经验模态分解 自相关函数 Savitzky Golay滤波
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基于集成经验模态分解和极端梯度提升的雷电预警方法 被引量：21
12
作者 徐伟 夏志祥 行鸿彦 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期235-243,共9页
地面大气电场的观测和研究对减少雷电灾害、保障航空航天活动具有重要的意义。传统雷电预警方法忽略了大气电场信号的振荡尺度特性导致检测概率低。从大气电场信号的非线性非平稳特征出发,提出一种基于集成经验模态分解(EEMD)和极端梯... 地面大气电场的观测和研究对减少雷电灾害、保障航空航天活动具有重要的意义。传统雷电预警方法忽略了大气电场信号的振荡尺度特性导致检测概率低。从大气电场信号的非线性非平稳特征出发,提出一种基于集成经验模态分解(EEMD)和极端梯度提升(XGBoost)的雷电预警方法。该方法采用EEMD分解大气电场仪观测的电场信号,计算原始数据和各固有模态函数的样本熵,按随机分量、细节分量、趋势分量进行分类重构,分别提取重构分量的统计和自编码器特征,采用XGBoost算法建立雷电预警模型,并对各分量的分类器进行融合。利用大气电场仪和闪电定位系统观测数据进行了实验研究,分析了算法的性能,相对于普通投票决策方法,检测概率最高提高了4.8%,且虚警率降低5.2%~6.4%。 展开更多
关键词 大气电场 集成经验模态分解 极端梯度提升 检测概率 虚警率
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利用二维经验模态分解提取川滇地区流动重力异常特征 被引量：4
13
作者 张双喜 陈兆辉 +3 位作者 王同庆 刘金钊 张品 朱传东 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2018年第4期407-413,共7页
首先介绍二维经验模态分解(BEMD)方法的基本原理及其关键技术,然后利用模型试验验证BEMD方法分解得到的各分量的实际地质含义,最后将该方法应用到川滇地区2015-09~2016-09流动重力差分动态变化异常多尺度分解中,并对提取的各尺度异常进... 首先介绍二维经验模态分解(BEMD)方法的基本原理及其关键技术,然后利用模型试验验证BEMD方法分解得到的各分量的实际地质含义,最后将该方法应用到川滇地区2015-09~2016-09流动重力差分动态变化异常多尺度分解中,并对提取的各尺度异常进行分析解释,各分量异常通过重构实现分场。结果表明,湮没在区域异常中的某频率范围内"弱异常"经过分离异常幅值相对增强,区域性异常变化特征更加明显。 展开更多
关键词 二维经验模态分解 固有模态函数 径向对数功率谱 川滇地区 异常提取
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基于二维经验模态分解的医学图像融合算法 被引量：30
14
作者 郑有志 覃征 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期1096-1105,共10页
提出了一种自适应的二维经验模态分解(bidimensional empirical mode decomposition,简称BEMD)医学图像融合算法.待融合的医学图像经过BEMD分解成二维的内蕴模函数(bidimensional intrinsic mode function,简称BIMF)和趋势图像.BIMF图... 提出了一种自适应的二维经验模态分解(bidimensional empirical mode decomposition,简称BEMD)医学图像融合算法.待融合的医学图像经过BEMD分解成二维的内蕴模函数(bidimensional intrinsic mode function,简称BIMF)和趋势图像.BIMF图像经过Hilbert-Huang变换提取图像特征,然后,图像分解的各部分数据在区域融合规则下形成综合BEMD表示.最后,综合BEMD表示进行BEMD逆变换得到融合后的医学图像.BEMD分解方法是一种完全自适应的数据分解表达形式,具有比Fourier变化和小波分解更好的特性.该医学图像融合算法不需要预先定义滤波器或小波函数.实验结果表明,该算法与传统融合算法相比性能优越,能够大幅度提高融合图像的质量。 展开更多
关键词 图像融合 二维经验模态分解(BEMD) HILBERT-HUANG变换 区域融合规则 区域分割
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基于偏微分方程的快速二维经验模态分解方法及其应用 被引量：5
15
作者 李翠芸 曹潇男 +1 位作者 姬红兵 邹其兵 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期1143-1150,1158,共9页
针对现有的二维经验模态分解(BEMD)方法存在边界效应、分解速度慢等缺点,提出一种基于偏微分方程(PDE)的快速二维经验模态分解方法——PDE-BEMD.首先构造极值点所在二维包络曲面所满足的四阶偏微分方程,通过差分迭代方法快速求解偏微分... 针对现有的二维经验模态分解(BEMD)方法存在边界效应、分解速度慢等缺点,提出一种基于偏微分方程(PDE)的快速二维经验模态分解方法——PDE-BEMD.首先构造极值点所在二维包络曲面所满足的四阶偏微分方程,通过差分迭代方法快速求解偏微分方程,得到图像的上下包络曲面;然后对图像进行筛分,得到固有模态函数图像(IMFs),实现图像的模态分解.将分解得到的图像应用于边缘检测和人脸识别预处理算法中的实验结果表明,PDE-BEMD方法不仅可有效地降低时间和空间的复杂度、提高运算速度,而且避免了BEMD的边界效应,分解出具有清晰边缘信息的IMFs,且剩余图像不会被模糊,具有良好的边缘提取与去噪效果. 展开更多
关键词 二维经验模态分解 偏微分方程 固有模态函数 边界效应 边缘检测
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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
16
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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基于互补型集成经验模态分解-模糊熵和回声状态网络的短期电力负荷预测 被引量：8
17
作者 李青 李军 马昊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第12期3651-3655,3659,共6页
为了提高短期电力负荷预测的精度,提出一种噪声互补型集成经验模态分解(CEEMD)-模糊熵和泄漏积分型ESN(Li ESN)的组合预测方法。为降低对负荷序列进行局部分析的计算规模以及提高负荷预测的准确性,首先采用CEEMD-模糊熵将负荷时间序列... 为了提高短期电力负荷预测的精度,提出一种噪声互补型集成经验模态分解(CEEMD)-模糊熵和泄漏积分型ESN(Li ESN)的组合预测方法。为降低对负荷序列进行局部分析的计算规模以及提高负荷预测的准确性,首先采用CEEMD-模糊熵将负荷时间序列分解为具有明显复杂度差异的负荷子序列;然后,通过对各子序列进行特性分析,分别构建相应的子Li ESN预测模型;最后将各子序列的预测结果叠加得到最终预测值。将CEEMD-模糊熵结合Li ESN的组合预测方法应用于美国新英格兰地区短期电力负荷实例中,仿真结果表明,所提出的组合预测方法具有很高的预测精度。 展开更多
关键词 集成经验模态分解 回声状态网络 组合模型 负荷预测
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基于全矢融合与多维经验模态分解的滚动轴承退化过程频谱结构研究 被引量：3
18
作者 马艳丽 金兵 +1 位作者 张学欣 韩捷 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第14期1747-1752,共6页
为了识别滚动轴承退化过程,提出一种多维经验模态分解和全矢融合相结合的方法。首先对不同状态的多通道信号同时进行多维经验模态分解,得到一系列多元固有模态函数分量,然后利用互相关系数准则选取最敏感的一阶固有模态函数分量进行全... 为了识别滚动轴承退化过程,提出一种多维经验模态分解和全矢融合相结合的方法。首先对不同状态的多通道信号同时进行多维经验模态分解,得到一系列多元固有模态函数分量,然后利用互相关系数准则选取最敏感的一阶固有模态函数分量进行全矢包络分析来提取信号的特征。为了验证该方法的有效性,分别对模拟信号和实际信号进行了分析。结果表明此方法在出现故障时,能够很好地表征频谱结构的变化;随着故障严重程度的增加,频谱结构变得复杂,且呈现出了规律性。 展开更多
关键词 多维经验模态分解 全矢融合 频谱结构 轴承退化
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互补集成经验模态分解在MOA监测中的应用 被引量：3
19
作者 何贵先 行鸿彦 +1 位作者 徐伟 季鑫源 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2018年第12期225-231,共7页
针对金属氧化物避雷器在线监测中提取持续电流信号含噪声的问题,提出了基于互补集成经验模态分解(CEEMDAN)的避雷器持续电流去噪方法。将含噪电流信号分解成一系列固有模态函数(IMF),对分解后的IMF进行自相关分析,选出有用信号和含噪分... 针对金属氧化物避雷器在线监测中提取持续电流信号含噪声的问题,提出了基于互补集成经验模态分解(CEEMDAN)的避雷器持续电流去噪方法。将含噪电流信号分解成一系列固有模态函数(IMF),对分解后的IMF进行自相关分析,选出有用信号和含噪分量,对含噪的IMF进行SG (savitzky-golay)滤波去噪,将滤波后的模态分量与剩余的分量进行重构得到消噪后的持续电流信号。MATLAB仿真结果表明:正常情况和老化情况下的MOA去噪后的持续电流均方根误差(正常:3.209 8×10-5,老化:0.002 5)比去噪前的(正常:2.450 9×10-4,老化:0.017 3)均降低了一个数量级,说明该方法有效消除了噪声对避雷器持续电流信号提取的影响,保证了MOA进一步监测分析的准确性。 展开更多
关键词 互补集成经验模态分解 金属氧化物避雷器 持续电流 自相关函数 SG滤波
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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
20
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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