基于本征模函数的高光谱数据特征提取方法 被引量：3

1

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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基于本征模函数的高速磁浮线路不平顺检测 被引量：2

2

作者 苏燕辰 伍川辉 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期92-97,共6页

为了评估磁浮线路的不平顺程度,对实测加速度信号进行分析,发现导向系统纵向振动加速度信号对磁浮线路不平顺长波最敏感.通过对导向系统纵向振动加速度信号进行Hilbert-Huang变换,提取对应长波频率的本征模函数,求得频率族的包络瞬时幅... 为了评估磁浮线路的不平顺程度,对实测加速度信号进行分析,发现导向系统纵向振动加速度信号对磁浮线路不平顺长波最敏感.通过对导向系统纵向振动加速度信号进行Hilbert-Huang变换,提取对应长波频率的本征模函数,求得频率族的包络瞬时幅值和瞬时频率,提取了不平顺长波.用该方法分析磁浮列车以430 km/h运行时的实测数据,得到的磁浮线路长波不平顺信号与采用大地测量法测得的结果一致. 展开更多

关键词 高速磁悬浮列车 不平顺长波 HILBERT-HUANG变换 本征模函数

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基于CEEMD-ITSA-BiLSTM组合模型的短期负荷预测

3

作者 高典 张菁 《电子科技》 2024年第4期30-37,共8页

准确预测电力系统短期负荷有助于灵活规划系统资源、合理安排机组工作调度以及提高系统运行效率。针对负荷预测精度问题,文中提出了一种基于CEEMD-ITSA-BiLSTM(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition-Improved Tunicate Swarm... 准确预测电力系统短期负荷有助于灵活规划系统资源、合理安排机组工作调度以及提高系统运行效率。针对负荷预测精度问题,文中提出了一种基于CEEMD-ITSA-BiLSTM(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition-Improved Tunicate Swarm Algorithm-Bidirectional Long Short-Term Memory)的短期负荷预测模型。对时序性负荷数据进行CEEMD分解,得到若干个平稳的IMF(Intrinsic Mode Function),并对每个IMF进行BiLSTM建模预测。为了提高BiLSTM的精度,采用ITSA算法对BiLSTM的隐含层节点数、学习率和训练次数等超参数进行参数寻优,建立CEEMD-ITSA-BiLSTM负荷预测模型。文中以实际负荷数据进行仿真实验,对比了单一BiLSTM和不同算法优化的BiLSTM模型,结果表明CEEMD-ITSA-BiLSTM模型的RMSE(Root Mean Square Error)、MAE(Mean Absolute Error)和MAPE(Mean Absolute Percentage Error)误差指标相比于BiLSTM模型分别提高了48.54%、51.32%和44.78%,显著低于其他对比模型。 展开更多

关键词 短期负荷预测 预测精度 完全集成经验模态分解 本征模函数 被囊群算法 参数寻优 双向长短期记忆神经网络 误差指标

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基于EMD和ARMA模型桥梁振动信号降噪的处理方法 被引量：5

4

作者 刘建军 黄方林 王学敏 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期55-59,共5页

在桥梁振动信号的采集和传输过程中,针对外界环境的影响可能会在信号中形成局部强噪声干扰,从而造成分析结果的失真以及由于桥梁振动信号通常具有较宽的频谱成分,致使传统的滤波降噪方法存在很大的局限性等问题,基于经验模态分解(EMD)... 在桥梁振动信号的采集和传输过程中,针对外界环境的影响可能会在信号中形成局部强噪声干扰,从而造成分析结果的失真以及由于桥梁振动信号通常具有较宽的频谱成分,致使传统的滤波降噪方法存在很大的局限性等问题,基于经验模态分解(EMD)和自回归滑动平均(ARMA)模型提出了一种信号降噪方法。首先,利用EMD把有强噪声干扰的信号分解成不同时间尺度的本征模函数(IMF)和残余项;然后,分别对每个IMF无干扰区段建立ARMA模型,利用各个模型对有干扰区段进行滤波,用滤波后的数据代替原来的数据,对于残余项,拟合为多项式;最后,将所有的IMF及拟合后的残余项叠加,即得到降噪后的信号。通过对实测南京长江大桥有对讲机干扰的应变信号进行分析,结果表明了该方法的可行性及有效性。 展开更多

关键词 经验模态分解 自回归滑动平均模型 本征模函数 降噪

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基于EEMD的水轮机摆度信号特征提取分析 被引量：3

5

作者 汪泉 李德忠 《人民长江》 北大核心 2017年第5期96-100,共5页

针对现场采集的水轮机水导摆度信号中出现的异常尖峰成分,利用EEMD进行分解处理,分离出不同成分的特征信号,除去尖峰异常特征成分以及杂波成分的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量。将剩余的IMF分量进行信号重构,从而获得了... 针对现场采集的水轮机水导摆度信号中出现的异常尖峰成分,利用EEMD进行分解处理,分离出不同成分的特征信号,除去尖峰异常特征成分以及杂波成分的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量。将剩余的IMF分量进行信号重构,从而获得了除去异常尖峰成分后的重组信号。通过对仿真的信号进行分析,验证了该方法对水轮机摆度信号特征提取的有效性。 展开更多

关键词 摆度信号 总体经验模态分解 本征模函数 特征成分 重组信号

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频率调制经验模态分解在轴承故障诊断中的应用 被引量：9

6

作者 张超 袁彦霞 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第18期185-189,共5页

在密集频率情况下,针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)容易产生模态混叠的问题,研究了基于频率调制经验模态分解(Frequency Modulated Empirical Mode Decomposition,FM-EMD)振动信号处理方法。该方法可以较好地分解... 在密集频率情况下,针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)容易产生模态混叠的问题,研究了基于频率调制经验模态分解(Frequency Modulated Empirical Mode Decomposition,FM-EMD)振动信号处理方法。该方法可以较好地分解相对密集频率的弱非线性信号,得到物理意义相对明确的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)。通过数值仿真证明了该方法的有效性。利用频率调制经验模态分解方法对故障轴承振动信号进行分析,准确地确定了故障类型。 展开更多

关键词 频率调制经验模态分解 本征模函数 振动信号分析 故障类型

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HHT在雷达信号脉内特征分析中的应用 被引量：1

7

作者 秦长海 顾燕铧 《舰船电子对抗》 2008年第2期76-79,共4页

HHT是一种新的非平稳信号处理技术,该方法由EMD与Hilbert谱分析两部分组成。本质上它是对非平稳信号进行平稳化处理,将信号中的不同尺度波动或趋势逐级分解出来,最终用瞬时频率和能量来表征原信号的频率含量。应用HHT时频分析方法对实... HHT是一种新的非平稳信号处理技术,该方法由EMD与Hilbert谱分析两部分组成。本质上它是对非平稳信号进行平稳化处理,将信号中的不同尺度波动或趋势逐级分解出来,最终用瞬时频率和能量来表征原信号的频率含量。应用HHT时频分析方法对实际雷达脉内信号进行分析,结果表明HHT方法是一种非常有效的时频分析方法,能较好地描述和提取信号时频特征。 展开更多

关键词 瞬时频率 本征模函数 Hilbert谱分析 脉内分析

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基于EEMD-ELM的大坝变形预测模型 被引量：8

8

作者 鄢涛 陈波 +1 位作者 曹恩华 刘永涛 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2020年第11期70-73,80,共5页

建立合理可信的大坝变形监控模型对科学有效地分析大坝变形监测数据和准确可靠地评估大坝工作运行状况意义重大。通过EEMD算法分解大坝变形量,得到代表不同特征尺度的本征模函数(IMF)分量,针对不同IMF分量选择不同影响因素,将各IMF分量... 建立合理可信的大坝变形监控模型对科学有效地分析大坝变形监测数据和准确可靠地评估大坝工作运行状况意义重大。通过EEMD算法分解大坝变形量,得到代表不同特征尺度的本征模函数(IMF)分量,针对不同IMF分量选择不同影响因素,将各IMF分量作为极限学习机(ELM)的训练样本对大坝变形分量进行分析、拟合、预测,最后累加各IMF分量的预测结果得到大坝变形预测值。以某碾压混凝土重力坝为例,利用EEMD-ELM模型对大坝变形量进行预测,同时与BPNN模型和ELM模型的预测结果进行对比分析,其中EEMD-ELM模型的平均相对误差为0.566,较BPNN模型、ELM模型分别降低54%和14.8%,表明EEMD-ELM模型预测精度更高,具备一定的应用价值。 展开更多

关键词 大坝变形 预测模型 集合经验模态分解(EEMD) 极限学习机(ELM) 本征模函数(IMF)

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HHT与神经网络在舰船目标特征提取中的应用 被引量：2

9

作者 赵安邦 沈广楠 +2 位作者 陈阳 周彬 李桂娟 《声学技术》 CSCD 2012年第3期272-276,共5页

目标识别一直是水声领域的关键技术之一。将高阶累积量用于希尔伯特变换特征提取中,通过对舰船目标辐射噪声信号进行采集,得到舰船目标噪声信号,进而提取目标辐射信号各阶模态的相邻平均瞬时频率比、相对标准差、中心频率、平均强度、... 目标识别一直是水声领域的关键技术之一。将高阶累积量用于希尔伯特变换特征提取中,通过对舰船目标辐射噪声信号进行采集,得到舰船目标噪声信号,进而提取目标辐射信号各阶模态的相邻平均瞬时频率比、相对标准差、中心频率、平均强度、高阶矩和高阶累积量等作为特征,最终利用BP神经网络来实现对两类舰船目标的分类识别。通过对实际舰船目标噪声进行识别,验证了该舰船目标识别系统具有较好的识别效果。 展开更多

关键词 目标识别 舰船辐射噪声 神经网络 希尔伯特-黄变换 高阶统计量 本征模函数

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基于VMD-SampEn-M1DCNN组合模型的钳形电流互感器故障诊断 被引量：2

10

作者 孙晓峰 崔晋 +3 位作者 刘春晖 宫振宇 朱博 姬少培 《现代电子技术》 2023年第22期33-40,共8页

针对钳形电流互感器故障诊断效率和诊断准确率低的问题,提出一种基于VMD-SampEn-M1DCNN组合模型的钳形电流互感器故障诊断模型。首先,以钳形电流互感器数据为基础,对其进行VMD分解,以建立本征模函数(IMF),并进行IMF分量选择;然后,选取IM... 针对钳形电流互感器故障诊断效率和诊断准确率低的问题,提出一种基于VMD-SampEn-M1DCNN组合模型的钳形电流互感器故障诊断模型。首先,以钳形电流互感器数据为基础,对其进行VMD分解,以建立本征模函数(IMF),并进行IMF分量选择;然后,选取IMF分量分析样本熵,并将其作为互感器特征提取对象的特征值;最后构建了M1DCNN模型,对模型进行样本数据训练和测试。结合实验分析结果,证实VMD-SampEn-M1DCNN模型在训练时间、测试时间和模型测试精准度方面,与传统故障诊断相比都有明显的优势,能进行故障的精准诊断。 展开更多

关键词 钳形电流互感器 故障诊断 变分模态分解 一维卷积神经网络 本征模函数 样本熵

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经验模态分解方法在心电信号基线漂移去除中的应用

11

作者 张素贞 《信息化研究》 2011年第1期70-72,共3页

经验模态分解是由美国国家宇航局的Huang等人于1998年首次提出的,该信号处理方法被认为是近年来对以傅里叶变换为基础的线性和稳态谱分析的一个重大突破。该方法既能对线性稳态信号进行分析,又能对非线性非稳态信号进行分析。本文将此... 经验模态分解是由美国国家宇航局的Huang等人于1998年首次提出的,该信号处理方法被认为是近年来对以傅里叶变换为基础的线性和稳态谱分析的一个重大突破。该方法既能对线性稳态信号进行分析,又能对非线性非稳态信号进行分析。本文将此方法应用于心电信号基线漂移的去除。 展开更多

关键词 心电信号 基线漂移 经验模态分解 本征模函数 HILBERT变换

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基于EMD能量熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法 被引量：128

12

作者 张超 陈建军 郭迅 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期216-220,共5页

针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和支持向量机的齿轮故障诊断方法。首先通过EMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平... 针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和支持向量机的齿轮故障诊断方法。首先通过EMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模函数(intrinsic mode function,IMF);齿轮发生不同的故障时,在不同频带内的信号能量值会发生改变,故可以通过计算不同振动信号的EMD能量熵判断是否发生故障;从包含有主要故障信息的IMF分量中提取出来的能量特征作为输入建立支持向量机(support vector machine,SVM),判断齿轮的工作状态和故障类型。实验结果表明,该方法能有效地应用于齿轮的故障诊断。 展开更多

关键词 经验模态分解 本征模函数 能量熵 支持向量机 故障诊断

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基于EEMD能量熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法 被引量：56

13

作者 张超 陈建军 郭迅 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期932-939,共8页

针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出基于总体平均经验模态分解(EEMD)和支持向量机的齿轮故障诊断方法。通过EEMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模函数(IMF);齿轮... 针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出基于总体平均经验模态分解(EEMD)和支持向量机的齿轮故障诊断方法。通过EEMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模函数(IMF);齿轮发生不同的故障时,在不同频带内的信号能量值会发生改变,故可通过计算不同振动信号的EEMD能量熵判断是否发生故障;从包含有主要故障信息的IMF分量中提取出来的能量特征作为输入建立支持向量机,判断齿轮的工作状态和故障类型。实验结果表明:文中提出的方法能有效地应用于齿轮的故障诊断。 展开更多

关键词 总体平均经验模态分解 本征模函数 能量熵 支持向量机 故障诊断

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基于EMD相关方法的电动机信号降噪的研究 被引量：11

14

作者 许同乐 郎学政 +1 位作者 张新义 高朋飞 《船舶力学》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期599-603,共5页

在提取感应电动机轴承故障信号时,由于噪声的存在,影响了电动机故障诊断的准确性,文章提出了基于EMD的相关降噪算法,该算法是利用经验模态方法对带噪电机信号分解,得到各阶本征模函数(IMF)分量;然后对高频的IMF分量用小波相关滤波降噪... 在提取感应电动机轴承故障信号时,由于噪声的存在,影响了电动机故障诊断的准确性,文章提出了基于EMD的相关降噪算法,该算法是利用经验模态方法对带噪电机信号分解,得到各阶本征模函数(IMF)分量;然后对高频的IMF分量用小波相关滤波降噪方法进行处理,保留低频IMF分量;最后把处理的高频IMF分量和低频的IMF进行信号重构,得到降噪后的振动信号。这种方法形式简单,应用灵活方便,有较好的自适应能力,能有效地获得早期的轴承故障信号的特征值。 展开更多

关键词 经验模态 相关滤波 本征模函数

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Hilbert-Huang变换在桥梁振动分析中的应用 被引量：5

15

作者 王学敏 黄方林 陈政清 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期80-84,共5页

提出将Hilbert Huang 变换的信号处理方法应用于桥梁振动分析中。此方法是通过经验模态分解(EMD)将一复杂的原始数据序列分解成一组本征模函数(IMF)和一个残余项,然后再对每一个IMF进行Hil bert变换。这样所得到的信号幅度和瞬时频率都... 提出将Hilbert Huang 变换的信号处理方法应用于桥梁振动分析中。此方法是通过经验模态分解(EMD)将一复杂的原始数据序列分解成一组本征模函数(IMF)和一个残余项,然后再对每一个IMF进行Hil bert变换。这样所得到的信号幅度和瞬时频率都是时间的函数,即获得了幅度的频率时间分布,称为Hilbert Huang幅度谱,进而得到Hilbert边界谱。文中利用Hilbert Huang变换对南京桥有列车通过时的实测加速度响应进行了处理与分析,结果表明该方法可行、有效。 展开更多

关键词 振动分析 HILBERT-HUANG变换 经验模态分解 本征模函数

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基于二维EMD的Harris角点检测算法 被引量：3

16

作者 张金林 曹鹏 +2 位作者 芮挺 甄树新 孙仁武 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2012年第7期38-42,共5页

为解决Harris角点检测算法在多尺度条件下无法正确提取角点的问题,本文将经验模式分解(EMD)方法运用到二维图像特征点提取中。先利用二维EMD方法将图像分解到多个图像细节层,并定义为本征模函数(IMF),再利用Harris算子对各图像细节层进... 为解决Harris角点检测算法在多尺度条件下无法正确提取角点的问题,本文将经验模式分解(EMD)方法运用到二维图像特征点提取中。先利用二维EMD方法将图像分解到多个图像细节层,并定义为本征模函数(IMF),再利用Harris算子对各图像细节层进行角点检测,最后采用层层筛选的方法提取角点。对比实验结果表明,新算法得到的角点更加丰富,抗噪性增强,明显提高了图像角点检测性能。 展开更多

关键词 HARRIS算法 角点检测 经验模式分解 本征模函数

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一种基于EMD和GHT的储层识别方法 被引量：2

17

作者 石战战 贺振华 +1 位作者 文晓涛 唐湘蓉 《岩性油气藏》 CSCD 2011年第3期102-105,109,共5页

针对地震信号是具有一定带宽的非平稳信号,波形受这个带宽内所有频率影响,提出结合经验模态分解和广义希尔伯特的储层预测方法,并通过经验模态分解将地震信号分解为频率由高到低的一系列本征模函数,对分解后的每一个本征模函数分量作广... 针对地震信号是具有一定带宽的非平稳信号,波形受这个带宽内所有频率影响,提出结合经验模态分解和广义希尔伯特的储层预测方法,并通过经验模态分解将地震信号分解为频率由高到低的一系列本征模函数,对分解后的每一个本征模函数分量作广义希尔伯特计算。通过与已知井储层发育情况对比,从中优选出了对储层响应敏感的本征模函数分量进行储层预测。实际资料计算结果表明,结合经验模态分解和广义希尔伯特的储层识别方法,具有较强的噪音压制能力,能够精确刻画储层形态。 展开更多

关键词 经验模态分解 本征模函数 广义希尔伯特 非平稳信号 储层预测

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基于希尔伯特-黄变换的信号处理方法 被引量：4

18

作者 宋宇 游海龙 +2 位作者 翁新武 李嵩 宋隽炜 《长春工业大学学报》 CAS 2015年第4期374-378,共5页

常用的信号处理方法对于非平稳信号处理效果不佳。1998年,N.E.Huang等研究出了一种新方法——希尔伯特黄变换(HHT)。这种方法要建立在经验模式分解(EMD)的基础上,通过分解获得信号的一种本征模函数(IMF),再根据本征模函数进行HHT。文中... 常用的信号处理方法对于非平稳信号处理效果不佳。1998年,N.E.Huang等研究出了一种新方法——希尔伯特黄变换(HHT)。这种方法要建立在经验模式分解(EMD)的基础上,通过分解获得信号的一种本征模函数(IMF),再根据本征模函数进行HHT。文中主要介绍了希尔伯特-黄变换方法的基本原理,并应用在铝电解阳极效应检测中。 展开更多

关键词 本征模函数 经验模式分解 阳极效应

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基于EMD与功率谱熵的语音端点检测 被引量：6

19

作者 王辉 袁淑丹 《电声技术》 2013年第11期40-44,共5页

为了提高低信噪比下语音端点检测的准确性,提出一种基于经验模态分解与功率谱熵的语音端点检测方法。对带噪语音信号进行经验模态分解获得一系列语音本征模函数,选取功率谱熵作为语音端点检测的特征,并计算特定阶本征模函数的功率谱熵... 为了提高低信噪比下语音端点检测的准确性,提出一种基于经验模态分解与功率谱熵的语音端点检测方法。对带噪语音信号进行经验模态分解获得一系列语音本征模函数,选取功率谱熵作为语音端点检测的特征,并计算特定阶本征模函数的功率谱熵实现语音的端点检测。通过EMD分解可以有效地消除白噪声的影响,仿真结果表明,在低噪比情况下结合经验模态分解和功率谱熵的方法能够有效实现语音端点检测。 展开更多

关键词 语音端点检测 经验模态分解 本征模函数 功率谱熵

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基于改进EMD的地下金属矿山围岩声发射信号去噪声处理 被引量：1

20

作者 罗周全 左红艳 +1 位作者 吴超 王益伟 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期4694-4701,共8页

为提高地下金属矿山围岩声发射信号检测精度,提出一种可用于地下金属矿山围岩声发射信号去噪声处理的改进EMD方法。该方法首先将地下金属矿山围岩声发射信号进行经验模态分解,然后,通过确定高通滤波器、低通滤波器和带通滤波器所组成的... 为提高地下金属矿山围岩声发射信号检测精度,提出一种可用于地下金属矿山围岩声发射信号去噪声处理的改进EMD方法。该方法首先将地下金属矿山围岩声发射信号进行经验模态分解,然后,通过确定高通滤波器、低通滤波器和带通滤波器所组成的滤波器组的滤波等级而选择相应滤波器进行滤波,最后,将剩余IMF分量进行重构得到去噪声处理后的地下金属矿山围岩声发射信号。研究结果表明:该改进EMD方法的去噪声误差较小,重构后的地下金属矿山围岩声发射能率信号能较好地反映地下金属矿山围岩声发射能率信号的真实趋势。 展开更多

关键词 地下金属矿山 声发射信号 经验模态分解方法 本征模函数 去噪声处理

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