期刊文献+
共找到115篇文章
< 1 2 6 >
每页显示 20 50 100
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
1
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
在线阅读 下载PDF
基于总体经验模态分解法的爆炸分离冲击数据分析和处理
2
作者 封雷 刘曦 +2 位作者 解龙 贺旋 宁晶 《装备环境工程》 2025年第3期1-7,共7页
目的对炮弹发射过程的实测异常大量值爆炸分离冲击数据进行分析与处理,准确获取真实的发射冲击信号。方法利用基于总体经验模态分解法(EEMD)对实测爆炸分离冲击数据进行处理,通过自适应构造冲击数据的模态分量,剔除原始数据中的趋势项... 目的对炮弹发射过程的实测异常大量值爆炸分离冲击数据进行分析与处理,准确获取真实的发射冲击信号。方法利用基于总体经验模态分解法(EEMD)对实测爆炸分离冲击数据进行处理,通过自适应构造冲击数据的模态分量,剔除原始数据中的趋势项。结果通过对某型炮弹发射过程的爆炸分离冲击数据进行处理,有效剔除了冲击信号中的趋势项,准确得到真实的时域信号和冲击响应谱曲线。结论该研究能够为实测异常冲击数据时频域处理提供一种有效的方法。 展开更多
关键词 总体经验模态分解 爆炸分离冲击 模态分量 冲击响应谱 零位漂移 放大器饱和
在线阅读 下载PDF
总体平均经验模式分解与1.5维谱方法的研究 被引量:71
3
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
在线阅读 下载PDF
采用改进的集总平均经验模态分解法的内燃机气门拍击激励与燃烧激励分离的研究 被引量:3
4
作者 郑旭 郝志勇 +1 位作者 金阳 卢兆刚 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期930-936,共7页
提出了一种改进的集总平均经验模态分解(M-EEMD)方法,并阐述了其基本原理。通过仿真试验,证实了M-EEMD不仅能够很好地解决经验模态分解(EMD)中模态混叠问题,而且能够抑制集总平均经验模态分解(EEMD)的噪声残余和模态分裂等问题。作为实... 提出了一种改进的集总平均经验模态分解(M-EEMD)方法,并阐述了其基本原理。通过仿真试验,证实了M-EEMD不仅能够很好地解决经验模态分解(EMD)中模态混叠问题,而且能够抑制集总平均经验模态分解(EEMD)的噪声残余和模态分裂等问题。作为实例,对一个4缸4冲程内燃机气缸盖罩的振动信号进行M-EEMD分解,并对分解得到的IMF分量进行时频分析。结果表明M-EEMD能够成功地将内燃机气门拍击引起的机械激励成分与燃烧激励成分分离。 展开更多
关键词 内燃机 气门拍击 燃烧 激励分离 改进的集总平均经验模态分解
在线阅读 下载PDF
移动平均和经验模态分解法在大坝位移分离中的应用 被引量:2
5
作者 宋锦焘 张秀山 +4 位作者 江骄 王少伟 沈寿亮 刘天祥 梁睿斌 《水电能源科学》 北大核心 2014年第3期98-102,共5页
经验模态分解方法由于缺少数据预处理,分解结果具有冗余性、与自变量数量不能对应、模函数无法进行物理解释等问题,因此在经验模态分解前增加移动平均数据预处理过程,以减少原始数据量,保留趋势过程,并以某双曲拱坝位移分离为例,对比了... 经验模态分解方法由于缺少数据预处理,分解结果具有冗余性、与自变量数量不能对应、模函数无法进行物理解释等问题,因此在经验模态分解前增加移动平均数据预处理过程,以减少原始数据量,保留趋势过程,并以某双曲拱坝位移分离为例,对比了经过数据预处理与未经数据预处理的经验模态分解结果。结果表明,预处理后位移序列趋势性不变,但数据量和分解模函数数量均有所减少;为了使分解得到的模函数与水位和温度的物理解释相吻合,选择合适的移动平均参数M,使模函数数量为2,避免了分解的冗余性。 展开更多
关键词 大坝 安全监测 位移分离 经验模态分解 移动平均
在线阅读 下载PDF
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
6
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
在线阅读 下载PDF
基于集合经验模态分解和自回归滑动平均的某碾压混凝土重力坝变形预测模型及应用 被引量:3
7
作者 梁嘉琛 赵二峰 +2 位作者 张秀山 孔庆梅 兰石发 《水电能源科学》 北大核心 2015年第3期68-70,67,共4页
为更精确地预测大坝变形数据,针对大坝变形监测序列的非线性和非平稳性问题,提出了一种结合集合经验模态分解和自回归滑动平均模型的大坝变形预测模型。首先利用集合经验模态分解法将非平稳的大坝变形监测数据分解为具有不同特征尺度的... 为更精确地预测大坝变形数据,针对大坝变形监测序列的非线性和非平稳性问题,提出了一种结合集合经验模态分解和自回归滑动平均模型的大坝变形预测模型。首先利用集合经验模态分解法将非平稳的大坝变形监测数据分解为具有不同特征尺度的本征模态函数,然后分析各分量特征并分别建立自回归滑动平均模型,选择各自适合的最优模型参数,最后叠加各分量的预测结果作为最终的变形预测结果。分析结果表明,相较单一预测模型,结合集合经验模态分解和自回归滑动平均模型的组合预测模型的预测精度更高。 展开更多
关键词 大坝 变形 预测 集合经验模态分解 自回归滑动平均
在线阅读 下载PDF
基于集成经验模态分解和量子细菌觅食优化的风速预测模型 被引量:6
8
作者 章国勇 伍永刚 张洋 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期2930-2936,共7页
基于风速时间序列内在规律特性,为改善经验模态分解(EMD)模态混叠现象,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的风速组合预测模型。同时,针对预测模型参数选择问题,将量子力学的思想引入细菌觅食优化的繁殖算子中,结合量子空间下概率分布模型... 基于风速时间序列内在规律特性,为改善经验模态分解(EMD)模态混叠现象,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的风速组合预测模型。同时,针对预测模型参数选择问题,将量子力学的思想引入细菌觅食优化的繁殖算子中,结合量子空间下概率分布模型完成参数寻优。4种算法的参数优化结果表明,改进算法具有更好的全局寻优性能并能提高模型泛化能力。将其应用于组合预测模型中,仿真表明,基于EEMD预测模型能较好地消除EMD的模态混叠现象,具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 风速预测模型 模态混叠 总体经验模态分解 细菌觅食优化
在线阅读 下载PDF
基于经验模态分解的汽车发动机进/排气管道低噪声抑制法
9
作者 常红梅 孟欣 +1 位作者 韩晋 叶伟 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期287-292,共6页
为降低汽车发动机进/排气管道内的噪声,提高发动机的稳定性和使用寿命,提出基于经验模态分解的汽车发动机进/排气管道低噪声经验模态分解抑制法。分别计算了发动机排气基频噪声与多气缸进气噪声,得到了发动机进/排气的共振噪声。基于经... 为降低汽车发动机进/排气管道内的噪声,提高发动机的稳定性和使用寿命,提出基于经验模态分解的汽车发动机进/排气管道低噪声经验模态分解抑制法。分别计算了发动机排气基频噪声与多气缸进气噪声,得到了发动机进/排气的共振噪声。基于经验模态分解算法构造了发动机的噪声分量,通过计算其极大值与极小值的包络平均值,得到每一个噪声点相对于极值点的残余量,并将发动机的噪声信号分解为不同的单元分量。在噪声收敛系数以及噪声模态分解机制下,设计了发动机进排低噪声抑制算法。实验结果表明:该算法对噪声的抑制具有一定的效果;消声器数量越多,噪声的传递损失越大;在消声器的消声容积中,传递损失分别与扩张比和扩张式结构长度成正比;管道直径大于36 mm且管道长度为150 mm时,噪声抑制效果最好,而在发动机全功率运行时,需要保证管道直径小于32 mm且长度为150 mm。 展开更多
关键词 经验模态分解 发动机 进/排气 低噪声抑制 传递损失 包络平均
在线阅读 下载PDF
总体经验模态细分法提取血流超声多普勒信号的研究 被引量:7
10
作者 林文晶 张榆锋 +4 位作者 章克信 李支尧 李海燕 高莲 李媛媛 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1424-1428,共5页
提出基于总体经验模态分解(EEMD)血流细分法提高血流超声多普勒信号提取精度.首先估计辅助分析所需的白噪声幅度,进而用EEMD得到无模态混叠的本征模态函数(IMF)组,最后分离出血流信号的IMF.将本方法应用于计算机仿真和人体实测超声多普... 提出基于总体经验模态分解(EEMD)血流细分法提高血流超声多普勒信号提取精度.首先估计辅助分析所需的白噪声幅度,进而用EEMD得到无模态混叠的本征模态函数(IMF)组,最后分离出血流信号的IMF.将本方法应用于计算机仿真和人体实测超声多普勒信号,并与高通滤波器法、原EMD法和EMD细分法比较.结果表明本文方法,提取的血流信号精度最高,特别对WBSR=70dB的混合信号,其精度比上述方法分别提高35%、38%及17%. 展开更多
关键词 血流超声信号 血管壁搏动信号 信号提取 总体经验模态分解
在线阅读 下载PDF
基于变分模态分解算法的单通道无线电混合信号分离 被引量:9
11
作者 江春冬 王景玉 +2 位作者 杜太行 郝静 龙超 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期1618-1626,共9页
针对复杂电磁环境下单通道无线电混合信号分离困难及分离精度不高的问题,提出2次使用变分模态分解(VMD)算法对单通道无线电混合信号进行分离的方法.首先利用VMD算法对单通道无线电混合信号进行粗分离,并将VMD算法与总体平均经验模态分解... 针对复杂电磁环境下单通道无线电混合信号分离困难及分离精度不高的问题,提出2次使用变分模态分解(VMD)算法对单通道无线电混合信号进行分离的方法.首先利用VMD算法对单通道无线电混合信号进行粗分离,并将VMD算法与总体平均经验模态分解(EEMD)算法进行对比,得出前者分离出的信号在时域、频域及信噪比和相似系数等方面均比后者取得的对应结果效果好的结论.然后对VMD算法的参数利用改进的量子粒子群优化算法进行优化,确定所需分量个数和惩罚因子的值.最后对VMD算法分离后的信号使用参数优化后的VMD算法进行细分离.数值模拟和实验信号分析结果均表明,再次分离后所得到的信号精度较利用VMD算法对单通道无线电混合信号进行粗分离时更高,证明了所提算法对单通道无线电混合信号分离的有效性. 展开更多
关键词 变分模态分解 总体平均经验模态分解 改进的量子粒子群优化
在线阅读 下载PDF
补充集成极值加权模态分解及其应用 被引量:1
12
作者 苏缪涎 郑近德 潘紫微 《噪声与振动控制》 CSCD 2020年第3期77-83,共7页
极值加权模态分解(Extreme-point weighted mode decomposition,简称EWMD)是一种新的自适应信号分解方法,通过对相邻三个极值点加权平均后进行曲线拟合,优化均值曲线的构造方式,改善了分解能力,但EWMD仍存在模态混叠现象。基于噪声辅助... 极值加权模态分解(Extreme-point weighted mode decomposition,简称EWMD)是一种新的自适应信号分解方法,通过对相邻三个极值点加权平均后进行曲线拟合,优化均值曲线的构造方式,改善了分解能力,但EWMD仍存在模态混叠现象。基于噪声辅助分解思想,提出了补充集成极值加权模态分解(Complementary ensemble extreme-point weighted mode decomposition,简称CEEWMD)。借助高斯白噪声均匀分布的特征,使信号在尺度上具有连续性,CEEWMD能够有效地抑制模态混叠和实现分解的完备性。通过仿真信号和实测信号分析,将CEEWMD与EWMD和总体平均经验模态分解进行对比,结果验证了其在分解性能和抑制模态混叠等方面的优越性。 展开更多
关键词 故障诊断 极值加权模态分解 总体平均经验模态分解 模态混叠 滚动轴承
在线阅读 下载PDF
基于混合经验模式分解的水轮机压力脉动分析 被引量:3
13
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
在线阅读 下载PDF
部分集成局部特征尺度分解:一种新的基于噪声辅助数据分析方法 被引量:18
14
作者 郑近德 程军圣 杨宇 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1030-1035,共6页
局部特征尺度分解(Local Characteristic-Scale Decomposition,LCD)是最近提出的一种类似于经验模态分解(EmpiricalMode Decomposition,EMD)的非平稳信号分析方法.为解决LCD方法的模态混淆问题,论文首先提出了基于噪声辅助分析的集成局... 局部特征尺度分解(Local Characteristic-Scale Decomposition,LCD)是最近提出的一种类似于经验模态分解(EmpiricalMode Decomposition,EMD)的非平稳信号分析方法.为解决LCD方法的模态混淆问题,论文首先提出了基于噪声辅助分析的集成局部特征尺度分解方法(Ensemble LCD,ELCD).然而,ELCD有类似于总体平均经验模态分解(En-semble EMD,EEMD)和互补总体平均经验模态分解(Complementary,CEEMD)的固有缺陷,在此基础上,同时结合最近提出的随机性检测方法——排列熵(Permutation Entropy,PE),论文提出了部分集成局部特征尺度分解(Partly EnsembleLCD,PELCD)方法.仿真数据分析表明,论文提出的PELCD方法不仅能够有效地抑制LCD分解的模态混淆,而且在抑制伪分量的产生以及分量精确性等方面要优于CEEMD和ELCD方法. 展开更多
关键词 局部特征尺度分解 模态混淆 排列熵 部分集成局部特征尺度分解 总体平均经验模态分解
在线阅读 下载PDF
自适应掩膜信号集成局部特征尺度分解及其应用 被引量:2
15
作者 郑近德 潘海洋 +2 位作者 童靳于 刘庆运 丁克勤 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期2060-2070,共11页
局部特征尺度分解(LCD)是为克服经验模态分解(EMD)中均值曲线构造的不足而提出的一种自适应信号分解方法,已被应用于机械故障诊断领域.但LCD存在与EMD类似的模态混叠问题,为此,基于均匀相位差掩膜信号构造,提出了自适应掩膜信号集成局... 局部特征尺度分解(LCD)是为克服经验模态分解(EMD)中均值曲线构造的不足而提出的一种自适应信号分解方法,已被应用于机械故障诊断领域.但LCD存在与EMD类似的模态混叠问题,为此,基于均匀相位差掩膜信号构造,提出了自适应掩膜信号集成局部特征尺度分解(AMSELCD),该方法不仅能够将一个复杂信号自适应地分解为若干个本征模态函数和一个剩余项之和,而且能够有效地解决LCD的模态混叠现象.通过仿真信号分析,将AMSELCD与现有多种抑制模态分解方法进行了对比,结果表明了所提方法的有效性和优越性.最后,针对滚动轴承和转子碰摩故障振动信号的调制特征,将所提AMSELCD方法应用于转子碰摩和滚动轴承的故障诊断,对比和实验分析结果进一步验证了所提方法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 经验模态分解 局部特征尺度分解 总体平均经验模态分解 模态混叠 故障诊断
在线阅读 下载PDF
多模型融合的时间序列数据预测方法
16
作者 张建勋 胡少杰 +1 位作者 芦丽旭 潘禹江 《西安邮电大学学报》 2025年第1期115-122,共8页
针对长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络预测滞后性和过度依赖数据的问题,提出一种多模型融合的时间序列数据预测方法。该方法在融合经验模态分解和自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Mod... 针对长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络预测滞后性和过度依赖数据的问题,提出一种多模型融合的时间序列数据预测方法。该方法在融合经验模态分解和自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)基础上,先对数据进行经验模态分解,然后针对分解数据的线性分量和非线性分量分别采用ARIMA模型和引入注意力机制的LSTM模型进行处理,最后合成预测结果。实验结果表明,该方法的预测精度达到98.95%,与单一模型对比,融合模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 经验模态分解 自回归移动平均 长短期记忆神经网络 注意力机制 时间序列数据预测
在线阅读 下载PDF
基于CEEMD和小波包阈值的组合降噪及泄流结构的模态识别方法 被引量:19
17
作者 胡剑超 练继建 +1 位作者 马斌 董霄峰 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第17期1-9,共9页
水流荷载激励下,泄流结构模态识别的实测振动信号常受噪声干扰。以往EEMD算法有添加白噪声造成非标准IMF导致的模态分裂问题及IMF有噪声残余不能完整重构信号的完备性问题。而完备总体经验模态分解(CEEMD)法,通过在信号分解的每一层面... 水流荷载激励下,泄流结构模态识别的实测振动信号常受噪声干扰。以往EEMD算法有添加白噪声造成非标准IMF导致的模态分裂问题及IMF有噪声残余不能完整重构信号的完备性问题。而完备总体经验模态分解(CEEMD)法,通过在信号分解的每一层面添加特定高斯白噪声,利用分解后第一阶分量加总平均得到唯一余量计算固有模态函数,克服了EEMD的缺点;同时提出CEEMD与小波包阈值结合的组合降噪方法,运用到向家坝水弹性模型实测振动信号降噪中,验证了该组合方法降噪的有效性;为了提高带噪振动响应模态识别的精度,基于数据相关技术,利用Markov参数构造相关矩阵R,用该相关矩阵重构Hankel矩阵后SVD分解得到系统最小实现,即数据相关特征系统实现法(ERA/DC)。将滤波降噪结合模态识别的整套方法,应用到锦屏一级拱坝的泄流实测振动响应中,得到了较好的应用效果。 展开更多
关键词 泄流结构 滤波降噪 完备总体经验模态分解 小波包 模态识别 相关特征系统实现法
在线阅读 下载PDF
基于经验小波变换的地震资料噪声压制方法 被引量:11
18
作者 覃发兵 徐振旺 +4 位作者 啜晓宇 张小明 郭乃川 董玉文 陈伟 《中国石油勘探》 CAS 北大核心 2018年第5期100-110,共11页
噪声压制是地震资料处理中重要的环节,目前已有的去噪技术存在着噪声去除不干净、有效信号丢失、不能处理非线性非平稳信号等问题。经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,简写为EWT)是一种能自适应分解原始信号的算法,其相较于经... 噪声压制是地震资料处理中重要的环节,目前已有的去噪技术存在着噪声去除不干净、有效信号丢失、不能处理非线性非平稳信号等问题。经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,简写为EWT)是一种能自适应分解原始信号的算法,其相较于经典的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简写为EMD)具有更好的自适应性和完善的数学理论基础。将EWT算法引入到地震资料噪声压制中,选取合适的小波函数并利用EWT算法对目标地震信号进行自适应分解,得到其各个频率尺度的固有模态分量;然后根据原始地震信号的主频设定阈值范围,选取主频值在阈值范围内的固有模态分量进行重构,最终获取去噪后的地震信号。结果表明将EWT噪声压制算法应用于数值模型和实际地震资料中,可以很好地实现有效信号和噪声的分离,结果均比常规算法的去噪效果要好。 展开更多
关键词 经验模态分解(EMD) 总体经验模态分解(EEMD) 经验小波变换(EWT) 固有模态分量(IMF) 去噪
在线阅读 下载PDF
基于多尺度分解的微地震噪声压制与初至检测方法研究 被引量:8
19
作者 唐杰 温雷 +1 位作者 李聪 戚瑞轩 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期517-523,共7页
地面微地震数据信噪比很低,严重影响了初至拾取的精度及反演结果的可靠性。为此,对基于改进的完备总体经验模态分解(ICEEMD)的去噪方法与初至检测方法进行了研究,首先利用ICEEMD将非平稳信号分解为一系列相对平稳的固有模态函数,然后提... 地面微地震数据信噪比很低,严重影响了初至拾取的精度及反演结果的可靠性。为此,对基于改进的完备总体经验模态分解(ICEEMD)的去噪方法与初至检测方法进行了研究,首先利用ICEEMD将非平稳信号分解为一系列相对平稳的固有模态函数,然后提出了一种自适应间隔阈值去除固有模态中噪声成分的方法,最后将去噪后的分量相加重构去噪后的信号。应用Hilbert变换计算每个分量的振幅,然后计算持续能量比,利用给定的阈值找到局部最大值,计算得到高能量的地震信号的到达时间。理论模型数据及实际微地震资料的处理结果表明,去噪后数据的信噪比得到了改进,相对于传统的空间域滤波与变换域阈值去噪,该去噪方法具有显著的优势及较好的应用价值,与Hilbert变换结合的初至检测方法可以有效地检测微地震信号初至。 展开更多
关键词 微地震 随机噪声压制 改进的完备总体经验模态分解 固有模态函数 自适应间隔阈值 重构 初至检测
在线阅读 下载PDF
基于CEEMDAN与奇异值分解的往复机械故障诊断方法研究 被引量:8
20
作者 别锋锋 徐鹏青 +1 位作者 裴峻峰 张仕佳 《噪声与振动控制》 CSCD 2018年第4期180-185,207,共7页
往复机械振动信号非常复杂,通常存在较强的非平稳、非线性特征,使得对其进行振动信号分析、故障识别存在困难。对此提出一种基于改进的总体经验模态分解(CEEMDAN)与奇异值结合的故障特征识别方法,对原始信号进行CEEMDAN分解,得到本征模... 往复机械振动信号非常复杂,通常存在较强的非平稳、非线性特征,使得对其进行振动信号分析、故障识别存在困难。对此提出一种基于改进的总体经验模态分解(CEEMDAN)与奇异值结合的故障特征识别方法,对原始信号进行CEEMDAN分解,得到本征模式函数的奇异值,将得到的奇异值作为特征向量输入支持向量机进行特征分类,从而实现故障模式的识别。通过对实验室模拟故障与往复泵动力端故障模式识别实例分析来论证方法有效性。研究结果表明,该方法适用于提取往复机械振动信号冲击特征和多故障模式识别。 展开更多
关键词 振动与波 往复机械 总体经验模态分解 奇异值 支持向量机
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 6 下一页 到第
使用帮助 返回顶部