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经验模式分解模糊特征提取的支持向量机混合诊断模型 被引量:7
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作者 胡桥 何正嘉 +1 位作者 张周锁 訾艳阳 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期290-294,共5页
为解决机械故障小样本模式识别问题,有效地提高分类的准确率,提出了一种基于经验模式分解模糊特征提取的支持向量机混合诊断模型.该模型通过对信号进行经验模式分解,提取信号的本征模式分量并转化为模糊特征向量,对机器故障进行诊断,然... 为解决机械故障小样本模式识别问题,有效地提高分类的准确率,提出了一种基于经验模式分解模糊特征提取的支持向量机混合诊断模型.该模型通过对信号进行经验模式分解,提取信号的本征模式分量并转化为模糊特征向量,对机器故障进行诊断,然后将模糊特征向量输入到多分类的支持向量机中,实现了对机器不同故障类型的识别.将该模型应用于汽轮发电机组的 3 种工作状态的识别中,测试结果表明,同原有的未经过任何特征提取以及经过小波包模糊特征提取的 2 种多分类支持向量机方法相比,该模型将分类准确率从原有的53 33%和86 67%提高到100%,有效地改善了分类的准确性.同时,该模型还为汽轮发电机组的故障确诊提供了有力依据. 展开更多
关键词 经验模式分解 支持向量机 模糊特征提取 混合诊断
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基于改进奇异值分解和经验模式分解的滚动轴承早期微弱故障特征提取 被引量:7
2
作者 孟宗 谷伟明 +1 位作者 胡猛 熊景鸣 《计量学报》 CSCD 北大核心 2016年第4期406-410,共5页
针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出了改进奇异值分解(SVD)和经验模式分解(EMD)的滚动轴承早期微弱故障特征提取方法。首先用多分辨奇异值分解将信号分成具有不同分辨率的近似和细节信号,然后对近似信号用奇异值差分... 针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出了改进奇异值分解(SVD)和经验模式分解(EMD)的滚动轴承早期微弱故障特征提取方法。首先用多分辨奇异值分解将信号分成具有不同分辨率的近似和细节信号,然后对近似信号用奇异值差分谱进行消噪,对消噪后的信号进行经验模态分解,将得到的各本征模函数分量进行希尔伯特包络解调,从而获得滚动轴承故障特征信息,最后通过对滚动轴承早期内圈故障的诊断实验证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 计量学 故障特征提取 多分辨奇异值 经验模式分解 轴承故障诊断
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基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵退化特征提取方法 被引量:6
3
作者 姜万录 孔德田 +2 位作者 李振宝 佟祥伟 岳文德 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期202-209,共8页
针对液压泵振动信号具有非线性、非平稳性,以及信噪比低等特点,提出了基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵性能退化特征提取方法。首先,使用完备总体经验模态分解方法对液压泵振动信号进行分解,得到若干个固有模态函数分量。... 针对液压泵振动信号具有非线性、非平稳性,以及信噪比低等特点,提出了基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵性能退化特征提取方法。首先,使用完备总体经验模态分解方法对液压泵振动信号进行分解,得到若干个固有模态函数分量。其次,求取各个分量与原始信号的相关性,选取相关性较高的前几个分量作为有效分量并求其模糊熵,实现液压泵的退化特征提取,形成特征向量。最后,以液压泵不同退化状态下的实测数据为例,使用基于变量预测模型的模式识别方法对提取的特征向量进行验证。实验结果表明,该液压泵退化特征提取方法具有较高的精度,使退化状态识别的准确率提高到了100%。 展开更多
关键词 计量学 液压泵 状态识别 完备总体经验模态分解 模糊熵 退化特征提取 变量预测模型
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基于改进的经验模式分解的旋转设备振动信号特征提取
4
作者 高伟 《汽轮机技术》 北大核心 2008年第4期289-291,295,共4页
针对旋转设备局部碰摩故障振动信号的特征,提出了一种基于经验模式分解(Emp iricalMode Decomposition,EMD)与小波分析相结合的故障特征提取的改进方法,先利用小波分析方法将振动信号分解为低、中、高3个频段,然后对各个频段的信号进行... 针对旋转设备局部碰摩故障振动信号的特征,提出了一种基于经验模式分解(Emp iricalMode Decomposition,EMD)与小波分析相结合的故障特征提取的改进方法,先利用小波分析方法将振动信号分解为低、中、高3个频段,然后对各个频段的信号进行EMD分解,实现碰摩、背景和噪声信号分离,从而提取旋转设备局部碰摩振动信号的故障特征。在某热电厂2号汽轮发电备用机组的碰摩故障诊断的应用中,仿真信号和试验数据的分析结果表明,该方法正确、有效,可应用于工程实践。 展开更多
关键词 改进的经验模式分解 故障特征 特征提取 旋转设备 汽轮发电机组
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总体平均经验模式分解与1.5维谱方法的研究 被引量:71
5
作者 陈略 訾艳阳 +1 位作者 何正嘉 成玮 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期94-98,共5页
针对复杂背景下机车走行部齿轮箱齿轮裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了总体平均经验模式分解(EEMD)与1.5维谱的故障特征提取方法.首先运用EEMD方法对振动信号进行自适应抗混分解,得到不同频带的基本模式分量(IMF),然后运用1.5维谱方... 针对复杂背景下机车走行部齿轮箱齿轮裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了总体平均经验模式分解(EEMD)与1.5维谱的故障特征提取方法.首先运用EEMD方法对振动信号进行自适应抗混分解,得到不同频带的基本模式分量(IMF),然后运用1.5维谱方法对含有故障特征信息的IMF进行后处理.该方法具有避免模式混淆、抑制高斯白噪声、检测非线性耦合特征等特性,并以此来提取故障的微弱特征信息.根据待处理信号的时频特性与EEMD原理,提出了在EEMD方法中加入高斯白噪声的准则,通过信号仿真验证了EEMD方法的抗混分解能力.将EEMD与1.5维谱方法应用于机车走行部齿轮箱的监测诊断中,成功地提取出齿轮箱大齿轮齿根早期的裂纹故障. 展开更多
关键词 总体平均经验模式分解 1.5维谱 特征提取 齿轮裂纹故障
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一种基于总体平均经验模态分解的线谱提取方法 被引量:2
6
作者 刘千里 《舰船电子工程》 2020年第6期40-42,88,共4页
为有效提取目标辐射噪声线谱,采用了一种基于集成经验模态分解(EEMD)的自适应线谱及连续谱提取方法。对舰船辐射噪声频谱进行集成经验模态分解,然后选取合适的IMF进行线谱的提取,使用余量和剩余的IMF进行连续谱的准确估计。通过对舰船... 为有效提取目标辐射噪声线谱,采用了一种基于集成经验模态分解(EEMD)的自适应线谱及连续谱提取方法。对舰船辐射噪声频谱进行集成经验模态分解,然后选取合适的IMF进行线谱的提取,使用余量和剩余的IMF进行连续谱的准确估计。通过对舰船辐射噪声仿真信号分析,该方法能有效地提取舰船辐射噪声的线谱,与小波分析方法进行对比分析后表明,EEMD对信号的分析比小波分析有一定的优越性,而且因EEMD能够突出信号局部特征,对线谱能量有一定的增益。 展开更多
关键词 总体平均经验模态分解 辐射噪声 小波变换 线谱
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基于EMD的胶合板损伤声发射信号特征提取及神经网络模式识别 被引量:13
7
作者 徐锋 刘云飞 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第15期30-35,共6页
针对胶合板损伤声发射信号的非平稳性和损伤类别特征相互重叠的实际情况,提出了基于经验模态分解和BP神经网络相结合的信号特征提取和识别方法。首先对损伤声发射信号进行EMD分解,筛选出包含主要信息的本征模态函数分量;其次构建以各IM... 针对胶合板损伤声发射信号的非平稳性和损伤类别特征相互重叠的实际情况,提出了基于经验模态分解和BP神经网络相结合的信号特征提取和识别方法。首先对损伤声发射信号进行EMD分解,筛选出包含主要信息的本征模态函数分量;其次构建以各IMF分量的能量占比作为表征各损伤信号的特征向量;最后以提取的特征向量为输入样本,建立BP神经网络模式分类器对四类胶合板损伤信号进行识别。五层胶合板损伤的实测数据表明,该方法能够准确地提取出声发射信号特征并对其损伤类型进行有效地识别。 展开更多
关键词 声发射 经验模态分解 神经网络 特征提取 模式识别
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基于EMD的滚动轴承故障特征提取方法 被引量:30
8
作者 夏均忠 苏涛 +2 位作者 马宗坡 冷永刚 白云川 《噪声与振动控制》 CSCD 2013年第2期123-127,共5页
故障特征提取是滚动轴承故障诊断的关键环节。首先系统研究经验模式分解方法;然后介绍在经验模式分解基础上提出的几种方法,包括:希尔伯特-黄变换,局域均值分解以及集合经验模态分解。分析各种方法的基本原理、应用和特点。EMD与多种故... 故障特征提取是滚动轴承故障诊断的关键环节。首先系统研究经验模式分解方法;然后介绍在经验模式分解基础上提出的几种方法,包括:希尔伯特-黄变换,局域均值分解以及集合经验模态分解。分析各种方法的基本原理、应用和特点。EMD与多种故障特征提取方法相结合是轴承故障特征提取的研究方向。 展开更多
关键词 振动与波 滚动轴承 故障特征提取 经验模式分解 希尔伯特―黄变换 局域均值分解 集合经验模态分解
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基于CEEMD与TQWT组合方法的爆破振动信号精细化特征提取 被引量:12
9
作者 杨仁树 付晓强 +1 位作者 杨国梁 陈骏 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期38-45,共8页
针对传统小波在爆破振动信号特征提取和分析方面的局限性,提出了基于CEEMD和TQWT组合的信号精细化特征提取方法。预先设定可调品质因子小波TQWT高、低品质因子参数对CEEMD分解优势分量重组信号进行分解,并引入相对权重因子θ,优化了分... 针对传统小波在爆破振动信号特征提取和分析方面的局限性,提出了基于CEEMD和TQWT组合的信号精细化特征提取方法。预先设定可调品质因子小波TQWT高、低品质因子参数对CEEMD分解优势分量重组信号进行分解,并引入相对权重因子θ,优化了分解过程,实现了爆破振动信号特征的精细化提取。分析结果表明:组合方法对爆破振动信号的分析不依赖于先验小波基的选择,分解过程实现了信号的二次滤波。通过连续小波多尺度三维谱和时频小波脊线对比,说明组合算法分解得到的最佳分析信号可真实反映振动信号的细节信息,时频分辨率更高。该组合方法抑制了杂波分量对信号特征的干扰,可精确地提取复杂环境下的爆破振动信号特征信息。 展开更多
关键词 爆破振动 总体平均经验模态分解 可调品质因子小波变换 能量分布 时频脊线
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基于独立分量分析与希尔伯特-黄变换的轴承故障特征提取 被引量:24
10
作者 唐先广 郭瑜 丁彦春 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期45-49,共5页
滚动轴承早期故障信号具有能量小、频带分布宽等特征,易受到其它能量较大振源信号的干扰。传统的希尔伯特-黄变换(HHT)对信噪比大、多频率调制信号常因不能对其所包含的固有模式函数(IMF)实现准确分离和去除调制干扰分量而失效。提出了... 滚动轴承早期故障信号具有能量小、频带分布宽等特征,易受到其它能量较大振源信号的干扰。传统的希尔伯特-黄变换(HHT)对信噪比大、多频率调制信号常因不能对其所包含的固有模式函数(IMF)实现准确分离和去除调制干扰分量而失效。提出了基于HHT和独立分量分析(ICA)的滚动轴承诊断新方法。该方法首先利用经验模式分解(EMD)将滚动轴承振动信号分解成若干平稳的本征模式函数IMF分量,通过提取若干包含主要信息的IMF分量,应用带通滤波器和Hilbert变换获取IMF分量的高频包络波形,再应用ICA分离包络波形并进行频谱分析,进而判断滚动轴承的运行状况。仿真和试验分析结果验证了本方法的可行性。 展开更多
关键词 独立分量分析 希尔伯特-黄变换 经验模式分解 滚动轴承 特征提取
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利用小波分析和EMD的机械故障特征提取 被引量:12
11
作者 钟晓平 荆建平 +1 位作者 王玉花 张丽新 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2009年第4期60-63,共4页
故障特征提取是机械设备故障诊断的关键所在。利用小波变换多分辨率分析和经验模式分解的时频特性,将某机械运转机构的振动信号进行分解及重构,得到原始信号在不同频段上分布的详细信息,进而对不同尺度下的细节信号进行频谱分析,通过对... 故障特征提取是机械设备故障诊断的关键所在。利用小波变换多分辨率分析和经验模式分解的时频特性,将某机械运转机构的振动信号进行分解及重构,得到原始信号在不同频段上分布的详细信息,进而对不同尺度下的细节信号进行频谱分析,通过对比提取出运转过程中的失步故障特征。 展开更多
关键词 振动与波 故障诊断 小波分析 经验模式分解 特征提取
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基于混合经验模式分解的水轮机压力脉动分析 被引量:3
12
作者 蒲桂林 周建中 +2 位作者 李超顺 李静 肖剑 《水力发电》 北大核心 2013年第12期57-60,71,共5页
针对水轮机尾水管压力脉动信号的非平稳性以及经验模式分解(EMD)和集成平均经验模式分解(EEMD)的一些重要缺陷,以虚假分量识别和信号重构为基础,提出了一种混合经验模式分解方法。分别以仿真信号和某混流式水轮机尾水管压力脉动信号为例... 针对水轮机尾水管压力脉动信号的非平稳性以及经验模式分解(EMD)和集成平均经验模式分解(EEMD)的一些重要缺陷,以虚假分量识别和信号重构为基础,提出了一种混合经验模式分解方法。分别以仿真信号和某混流式水轮机尾水管压力脉动信号为例,验证了该方法相对于EMD和EEMD的优势。 展开更多
关键词 水轮机 压力脉动 经验模式分解 集成平均经验模式分解 模态混叠 信号分析 特征提取
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时序多相关-经验模式分解方法及其对车辆振动信号的分析 被引量:5
13
作者 廖庆斌 李舜酩 辛江慧 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期465-470,共6页
振动信号的特征提取由于受强背景噪声的干扰往往具有很大的困难。在作者提出的时序多相关-经验模式分解方法的基础上,提出了一种相应的改进方法,将其扩展到一般振动信号的特征提取。先对采集到的时间序列作多相关处理,在时序多相关处理... 振动信号的特征提取由于受强背景噪声的干扰往往具有很大的困难。在作者提出的时序多相关-经验模式分解方法的基础上,提出了一种相应的改进方法,将其扩展到一般振动信号的特征提取。先对采集到的时间序列作多相关处理,在时序多相关处理时,为了达到克服噪声干扰的目的,取一段采样序列,对其作周期延拓,使得在多相关处理后,噪声仅仅体现在多相关序列的常数项里面。再对得到的多相关数据作经验模式分解,选择满足要求的本征模式函数并作边际谱分析,以达到提取强噪声背景下的特征信号的目的。仿真分析表明了该方法的有效性。最后将它应用到实际某特种车辆振动信号的特征提取中,得到了满意的结果。 展开更多
关键词 车辆 特征提取 时间序列 多相关 经验模式分解
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基于条件经验模式分解和串并行CNN的脑电信号识别 被引量:7
14
作者 唐贤伦 李伟 +2 位作者 马伟昌 孔德松 马艺玮 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期1041-1048,共8页
针对运动想象脑电信号(EEG)的非线性、非平稳特点,该文提出一种结合条件经验模式分解(CEMD)和串并行卷积神经网络(SPCNN)的脑电信号识别方法。在CEMD过程中,采用各阶固有模式分量(IMF)与原始信号的相关性系数作为第1个IMF筛选条件,在此... 针对运动想象脑电信号(EEG)的非线性、非平稳特点,该文提出一种结合条件经验模式分解(CEMD)和串并行卷积神经网络(SPCNN)的脑电信号识别方法。在CEMD过程中,采用各阶固有模式分量(IMF)与原始信号的相关性系数作为第1个IMF筛选条件,在此基础上,提出各阶IMF之间的相对能量占有率作为第2个IMF筛选条件。此外,为了考虑脑电信号各个通道之间的特征和突出每个通道内的特征,该文提出SPCNN网络模型对进行CEMD过程后的脑电信号进行分类。实验结果表明,在自行采集的脑电数据集上平均识别率达到94.58%。在公开数据集BCI competition Ⅳ 2b上平均识别率达到82.13%,比卷积神经网络提高了3.85%。最后,在自行设计的智能轮椅脑电控制平台上进行了轮椅前进、左转和右转在线控制实验,验证了该文算法对脑电信号识别的有效性。 展开更多
关键词 脑电信识认别 经验模式分解 卷积神经网络 特征提取 智能轮椅
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基于本征模函数的高光谱数据特征提取方法 被引量:3
15
作者 蔡辉 李娜 赵慧洁 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期3475-3480,共6页
针对基于参数估计的特征提取方法高光谱数据维数高参数估计偏差大、细节光谱信息易丢失等问题,引入经验模式分解理论,提出了基于本征模函数的高光谱数据特征提取方法。该方法通过计算光谱特征的最大最小值以及均值得到本征模函数,从而... 针对基于参数估计的特征提取方法高光谱数据维数高参数估计偏差大、细节光谱信息易丢失等问题,引入经验模式分解理论,提出了基于本征模函数的高光谱数据特征提取方法。该方法通过计算光谱特征的最大最小值以及均值得到本征模函数,从而得到反映高光谱数据的不同尺度的光谱波形波动信息,即吸收特征信息,并将高光谱数据投影到本征模函数空间,从而实现高光谱数据中不同物质属性光谱特征提取。利用航空推扫式成像光谱仪数据进行方法性能分析与验证,试验结果表明该方法不需要进行统计参数估计,避免了高光谱数据协方差的奇异性和参数估计不准确的影响,并较好地保留了数据提供的所有信息,增大了数据类间可分性。 展开更多
关键词 高光谱遥感 特征提取 经验模式分解 本征模函数
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多特性参数相结合的柴油机故障振动信号特征提取与诊断 被引量:2
16
作者 李敏通 杨青 +1 位作者 宋蒙 杨福增 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期438-442,共5页
本文基于缸盖振动信号的非平稳的特点,将经验模式分解和AR模型参数相结合,并兼顾了信号频谱的特点,提出了综合选取AR模型参数、信号频带能量和信号的质心频率与质心幅值等作为柴油机故障振动信号特征参量的方法;采用该方法对实测的S195... 本文基于缸盖振动信号的非平稳的特点,将经验模式分解和AR模型参数相结合,并兼顾了信号频谱的特点,提出了综合选取AR模型参数、信号频带能量和信号的质心频率与质心幅值等作为柴油机故障振动信号特征参量的方法;采用该方法对实测的S195柴油机的5种工况下缸盖振动信号样本提取了故障特征向量,基于支持向量机对柴油机故障进行诊断,故障诊断的正确率达到83%以上,验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 柴油机 特征提取 故障诊断 经验模式分解 支持向量机
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基于CEEMD的无绝缘轨道电路调谐区故障特征提取 被引量:6
17
作者 张友鹏 张玉 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第9期2385-2393,共9页
针对无绝缘轨道电路调谐区故障特征难以提取的问题,提出基于补充总体平均经验模态分解(CEEMD)的调谐区故障特征提取方法。采用四端网理论和传输线理论构建无绝缘轨道电路模型,仿真分析调谐区不同故障对轨道电路表面电压的影响;利用经验... 针对无绝缘轨道电路调谐区故障特征难以提取的问题,提出基于补充总体平均经验模态分解(CEEMD)的调谐区故障特征提取方法。采用四端网理论和传输线理论构建无绝缘轨道电路模型,仿真分析调谐区不同故障对轨道电路表面电压的影响;利用经验模态分解(EMD)、总体经验模态分解(EEMD)及CEEMD分别对电压信号进行分解,再提取故障特征向量。仿真结果表明:CEEMD方法抑制了EMD和EEMD引起的模态混叠和残留噪声现象,提高了运算效率,能够有效提取无绝缘轨道电路调谐区故障特征。 展开更多
关键词 无绝缘轨道电路 调谐区 故障特征提取 补充总体平均经验模态分解(CEEMD)
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滚动轴承声信号特征提取和诊断试验研究 被引量:4
18
作者 余永增 《应用声学》 CSCD 北大核心 2018年第6期889-894,共6页
为解决振动检测方法不能有效识别低速旋转机械滚动轴承故障问题,利用声发射检测方法,建立了滚动轴承低速声发射信号采集试验装置,对模拟人工缺陷滚动轴承声发射信号进行了采集,进而对滚动轴承声发射信号进行总体平均经验模式分解,结合... 为解决振动检测方法不能有效识别低速旋转机械滚动轴承故障问题,利用声发射检测方法,建立了滚动轴承低速声发射信号采集试验装置,对模拟人工缺陷滚动轴承声发射信号进行了采集,进而对滚动轴承声发射信号进行总体平均经验模式分解,结合能量矩及相关系数法综合判断分解后各模态分量的真伪,据此提取出特征信号并做出其局部Hilbert边际谱,最后对滚动轴承各种故障模式进行诊断。试验结果表明该诊断方法能准确识别滚动轴承声发射信号故障频率,依据特征频率及幅值大小可对低速滚动轴承故障进行有效诊断。 展开更多
关键词 滚动轴承 声发射 总体平均经验模式分解 能量矩 Hilbert边际谱
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单历元GPS变形信息特征提取的EMD方法 被引量:3
19
作者 范千 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2011年第5期78-82,共5页
为了准确地对单历元GPS变形信息特征进行提取,提出应用EMD(经验模式分解)方法对变形数据进行去噪处理。通过对实际工程算例进行分析并与小波变换及中值滤波方法进行对比,结果表明:EMD方法的去噪效果优于中值滤波方法,同时EMD方法具有自... 为了准确地对单历元GPS变形信息特征进行提取,提出应用EMD(经验模式分解)方法对变形数据进行去噪处理。通过对实际工程算例进行分析并与小波变换及中值滤波方法进行对比,结果表明:EMD方法的去噪效果优于中值滤波方法,同时EMD方法具有自适应滤波去噪的功能,避免了应用小波去噪时其效果与小波基函数的选择相关的缺陷。在对变形数据进行有效去噪的基础上,应用EMD方法可以完成对单历元GPS变形信息进行有效识别并提取出微弱的变形特征。 展开更多
关键词 单历元 全球定位系统 变形信号 特征提取 经验模式分解
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一种新的水声目标辐射噪声特征提取模型 被引量:2
20
作者 胡桥 郝保安 +2 位作者 吕林夏 陈亚林 孙起 《鱼雷技术》 2008年第6期38-43,共6页
针对复杂环境中水声目标辐射噪声特征难以准确提取的问题,提出了一种新的基于第二代小波变换(SG-WT)、改进的经验模式分解(EMD)和Hilbert包络解调分析(HESA)的水声目标辐射噪声特征提取模型。首先,该模型利用SGWT滤除水声目标的非平稳... 针对复杂环境中水声目标辐射噪声特征难以准确提取的问题,提出了一种新的基于第二代小波变换(SG-WT)、改进的经验模式分解(EMD)和Hilbert包络解调分析(HESA)的水声目标辐射噪声特征提取模型。首先,该模型利用SGWT滤除水声目标的非平稳辐射噪声信号中的噪声成分;其次,通过改进的EMD方法对滤波后的信号进行分解,提取信号的本征模式分量;最后,对这些本征模式分量进行HESA处理,从而实现辐射噪声特征的提取。将该模型应用在仿真和实测的水声目标辐射噪声数据的特征提取中,测试结果表明,同常规的小波滤波和HESA相比,该模型能够有效地提取出辐射噪声特征。 展开更多
关键词 第2代小波变换(SGWT) 改进的经验模式分解(EMD) Hilbert包络解调分析(HESA) 辐射噪声 特征提取
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