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基于改进的经验模态分解的时间序列匹配算法
1
作者
倪志伟
吴昊
刘慧婷
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第11期2395-2399,共5页
针对经验模态分解(EMD)的不足之处,对原有EMD方法中利用上下包络的平均值得到平均包络进行了改进,采用三次样条对连续极值点的平均值进行插值获得平均包络。通过这种方式,增加了近似极值点,在"筛"过程的每次循环中,只需要一...
针对经验模态分解(EMD)的不足之处,对原有EMD方法中利用上下包络的平均值得到平均包络进行了改进,采用三次样条对连续极值点的平均值进行插值获得平均包络。通过这种方式,增加了近似极值点,在"筛"过程的每次循环中,只需要一次而不是两次样条插值,缓解了"过冲"和"欠冲"现象,改进了EMD方法。然后利用改进的EMD方法降低序列的维度,并用K均值算法实现模式匹配。实验结果表明,提出的在对EMD进行改进的基础上实现模式匹配的方法,优于传统的基于小波的模式匹配方法。
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关键词
相似模式匹配
改进的经验模态分解
样条插值
K均值
小波变换
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职称材料
基于MEEMD和二代小波阈值的表面肌电信号去噪处理
被引量：
8
2
作者
武壮
王勇
肖飞云
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第7期869-874,908,共7页
表面肌电(surface electromyogram,sEMG)信号能够反映神经肌肉的相关活动信息,被广泛应用于假肢控制、临床医学等领域,而获取干净的sEMG信号是精确地解释和应用信号的先决条件。为了消除混杂在sEMG信号中的噪声,文章提出了一种基于改进...
表面肌电(surface electromyogram,sEMG)信号能够反映神经肌肉的相关活动信息,被广泛应用于假肢控制、临床医学等领域,而获取干净的sEMG信号是精确地解释和应用信号的先决条件。为了消除混杂在sEMG信号中的噪声,文章提出了一种基于改进的经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)与二代小波改进阈值函数相结合的sEMG信号去噪方法。对含噪的sEMG信号进行MEEMD分解,再对高频的本证模态分量(intrinsic mode function,IMF)进行二代小波改进阈值函数去噪,将处理后的高频IMF分量和低频IMF分量以及残余信号进行重构,重构后的信号即为去噪sEMG信号。仿真结果表明,基于MEEMD与二代小波改进阈值函数方法的去噪性能指标高于其他方法;实验结果表明,该方法结合了MEEMD和二代小波的优点,能够很好地消除噪声,且能最大限度地保留信号中的有用信息。
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关键词
表面肌电(sEMG)信号
去噪
改进的经验模态分解
(MEEMD)
二代小波
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职称材料
题名
基于改进的经验模态分解的时间序列匹配算法
1
作者
倪志伟
吴昊
刘慧婷
机构
合肥工业大学计算机网络所
安徽大学计算机科学与技术学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第11期2395-2399,共5页
基金
国家"863"计划资助(2007AA04Z116)
国家自然科学基金(70871033)
安徽高校自然科学研究项目(KJ2007B303ZC)
文摘
针对经验模态分解(EMD)的不足之处,对原有EMD方法中利用上下包络的平均值得到平均包络进行了改进,采用三次样条对连续极值点的平均值进行插值获得平均包络。通过这种方式,增加了近似极值点,在"筛"过程的每次循环中,只需要一次而不是两次样条插值,缓解了"过冲"和"欠冲"现象,改进了EMD方法。然后利用改进的EMD方法降低序列的维度,并用K均值算法实现模式匹配。实验结果表明,提出的在对EMD进行改进的基础上实现模式匹配的方法,优于传统的基于小波的模式匹配方法。
关键词
相似模式匹配
改进的经验模态分解
样条插值
K均值
小波变换
Keywords
similar pattern matching
improved empirical mode decomposition
spline interpolation
K-means
wavelet transform
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于MEEMD和二代小波阈值的表面肌电信号去噪处理
被引量：
8
2
作者
武壮
王勇
肖飞云
机构
合肥工业大学机械工程学院
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第7期869-874,908,共7页
基金
国家自然科学基金联合基金资助项目(U1713210)。
文摘
表面肌电(surface electromyogram,sEMG)信号能够反映神经肌肉的相关活动信息,被广泛应用于假肢控制、临床医学等领域,而获取干净的sEMG信号是精确地解释和应用信号的先决条件。为了消除混杂在sEMG信号中的噪声,文章提出了一种基于改进的经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)与二代小波改进阈值函数相结合的sEMG信号去噪方法。对含噪的sEMG信号进行MEEMD分解,再对高频的本证模态分量(intrinsic mode function,IMF)进行二代小波改进阈值函数去噪,将处理后的高频IMF分量和低频IMF分量以及残余信号进行重构,重构后的信号即为去噪sEMG信号。仿真结果表明,基于MEEMD与二代小波改进阈值函数方法的去噪性能指标高于其他方法;实验结果表明,该方法结合了MEEMD和二代小波的优点,能够很好地消除噪声,且能最大限度地保留信号中的有用信息。
关键词
表面肌电(sEMG)信号
去噪
改进的经验模态分解
(MEEMD)
二代小波
Keywords
surface electromyogram(sEMG)signal
denoising
modified ensemble empirical mode decomposition(MEEMD)
second-generation wavelet
分类号
TP212.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的经验模态分解的时间序列匹配算法
倪志伟
吴昊
刘慧婷
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011
0
在线阅读
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职称材料
2
基于MEEMD和二代小波阈值的表面肌电信号去噪处理
武壮
王勇
肖飞云
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021
8
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职称材料
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