经典模态分解方法中内禀模态函数判据问题研究 被引量：12

1

作者 程军圣 于德介 杨宇 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第20期1861-1864,共4页

针对经典模态分解方法的内禀模态函数判据问题 ,根据内禀模态函数完备且正交的特点 ,提出了在内禀模态函数“筛选”过程中采用能量差跟踪法来确定内禀模态函数分量。通过仿真和实际信号的分析 ,验证了采用这种方法确定的内禀模态函数分... 针对经典模态分解方法的内禀模态函数判据问题 ,根据内禀模态函数完备且正交的特点 ,提出了在内禀模态函数“筛选”过程中采用能量差跟踪法来确定内禀模态函数分量。通过仿真和实际信号的分析 ,验证了采用这种方法确定的内禀模态函数分量满足正交性要求 ,表现了信号内含的真实物理信息 。 展开更多

关键词 经典模态分解(emd)方法 内禀模态函数(IMF)判据 正交 能量差跟踪法

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基于EMD与功率谱分析的滚动轴承故障诊断方法研究 被引量：21

2

作者 樊长博 张来斌 +1 位作者 王朝晖 冀树德 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期628-631,共4页

针对西部油田大型设备故障信号的非线性、非平稳特征,提出一种基于经验模态分解方法EMD(empiricalmode decomposition)和功率谱的分析方法。首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解,然后对分解后包含轴承故障特征信息的固有模态函数分... 针对西部油田大型设备故障信号的非线性、非平稳特征,提出一种基于经验模态分解方法EMD(empiricalmode decomposition)和功率谱的分析方法。首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解,然后对分解后包含轴承故障特征信息的固有模态函数分量作功率谱分析,得到各分量的功率谱图,清晰直观显示出故障特征信号的功率谱,从混有背景信号和噪声的振动信号中提取轴承故障信息。由于EMD方法具有自适应特性,适宜于非线性、非平稳信号的分解,该方法应用于滚动轴承的故障振动信号分析中,结果表明,该方法能够突出滚动轴承振动信号的故障特征,从而提高滚动轴承故障诊断的准确性。 展开更多

关键词 故障诊断 滚动轴承 经验模态分解方法(emd) 功率谱

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采用EMD方法消除瞬态散射回波中的高斯白噪声干扰 被引量：26

3

作者 陈东方 吴先良 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期496-498,共3页

本文分析了用经验模态分解 (EmpiricalModeDecomposition,EMD)方法处理非平稳噪声信号的基本原理 ,并利用EMD方法有效地消除了高斯白噪声对瞬态散射回波的干扰 .文中以一人工合成瞬态回波为例 。

关键词 emd 瞬态散射回波 高斯白噪声 经验模态分解方法 信号处理 干扰抑制

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局部经验模态分解算法 被引量：5

4

作者 林婉如 熊盛武 谢啸虎 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第13期123-126,共4页

对经验模态分解算法中的异常事件干扰机制做了深入的探讨,指出发生频率混叠现象时必须满足的两个条件。为了避免出现频率混叠现象,提出了基于动态窗口的局部分解算法。利用信号的时间特征尺度检测出信号的突变并定位局部高频分量,在分... 对经验模态分解算法中的异常事件干扰机制做了深入的探讨,指出发生频率混叠现象时必须满足的两个条件。为了避免出现频率混叠现象,提出了基于动态窗口的局部分解算法。利用信号的时间特征尺度检测出信号的突变并定位局部高频分量,在分解信号的过程中,局部分解算法并不对信号的整个时间区域进行分解,而是以定位好的局部高频分量位置为窗口,进行局部的经验模态分解,分离出高频分量。通过这种局部分解,就可以有效地消除模态间的频率混叠,得到的固有模态函数更可靠地反映了真实物理过程。和现有异常事件处理方法相比,局部经验模态分解算法在理论上和经验模态分解算法更为统一,方法更为简便。通过实例表明了局部经验模态分解算法的有效性。 展开更多

关键词 经验模态分解(emd)方法 固有模态函数(IMF) 异常事件 频率混叠

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异常事件对EMD方法的影响及其解决方法研究 被引量：71

5

作者 赵进平 《青岛海洋大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2001年第6期805-814,共10页

作者指出异常事件在数据中形成局部的高频信号 ,运用经验模态分解 (EMD)方法分析这种存在异常事件干扰的数据 ,就会产生本征模函数 (IMF)的频率混叠现象 ,而造成物理过程的重叠 ,使得难以用时间过程曲线表现特定的物理过程。这一问题是 ... 作者指出异常事件在数据中形成局部的高频信号 ,运用经验模态分解 (EMD)方法分析这种存在异常事件干扰的数据 ,就会产生本征模函数 (IMF)的频率混叠现象 ,而造成物理过程的重叠 ,使得难以用时间过程曲线表现特定的物理过程。这一问题是 EMD方法中尚未妥善解决的问题。为解决这一问题 ,作者利用干扰信号极值及其两边的极大与极小值位置与原始数据有明显对应关系的特征 ,将相关 IMF中的异常信息直接滤除 ,再用 Spline插值方法弥补滤除时段的数据 ,得到重新拟合的该 IMF数据。采用这种方法可以提取出异常信号 ,提取的精度与异常信号的时段长度有关。而且 ,拟合结果消除了异常干扰 ,可以将该 IMF与其余 IMF一起叠加成没有异常干扰的数据。将滤除了异常干扰的数据再次进行 EMD分解 ,可以得到新的 IMF系列 ,而它与不加校正的分解结果有相当大的差别 ,可靠地反映了真实物理过程。结果表明 ,只有在有效滤除异常干扰的情况下才能获得可靠的 IMF系列 ,并准确地描述各种尺度的现象 ;消除了异常干扰的 IMF可以任意单独或组合使用 ,表现各种时间尺度的变化与过程 ;所讨论的方法只适合异常时段较小的情形。 展开更多

关键词 经验模态分解方法 异常事件 本征模函数 高频信号 海洋波动数据 emd方法 频率混叠现象

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基于EMD方法的观测数据信息提取与预测研究 被引量：37

6

作者 万仕全 封国林 +3 位作者 周国华 王冰梅 秦铭荣 许遐桢 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第4期516-525,共10页

用统计方法作月、季尺度的短期气候乃至年际尺度的长期气候预测是当前气候预测业务的主要依据,在短时间内这种情况仍然不可能彻底改变。虽然数值预报模式的预测能力达到了7 d的时效,不过要积分到月、季尺度并实现短期气候预测还面临着... 用统计方法作月、季尺度的短期气候乃至年际尺度的长期气候预测是当前气候预测业务的主要依据,在短时间内这种情况仍然不可能彻底改变。虽然数值预报模式的预测能力达到了7 d的时效,不过要积分到月、季尺度并实现短期气候预测还面临着重重困难。其根本原因是气候系统的混沌分量和非线性/非平稳性等因素在起作用。而现有气候预测的统计方法(主要包括经验统计、数理统计和物理统计等方法)的数学基础却忽略了这些特点,这是因为以现有的科学水平人们不得不假设时间序列是线性和平稳的。实际气候观测序列普遍具有层次性、非线性和非平稳性,这给建立预测方法带来了极大困难。文中构建了一个新的预测模型,即首先利用经验模态分解(em-pirical mode decomposition,EMD)方法将气候序列作平稳化处理,得到一系列平稳分量-本征模函数(intrinsic modefunction,IMF);其次,利用均生函数(mean generate function,MGF)模型获得各分量的初次预测值;最后,在最优子集回归(optimal subset regression,OSR)模型的基础上,通过直接或逐步拟合一部分预测值,构建两种预测方案达到提高预测能力的目的。典型气候序列的预测试验结果表明,具有平稳化的IMF分量,尤其是特征IMF分量有较高的可预测性,它对原序列趋势的预测有重要指示意义。大力开展气候系统机理和气候层次的研究,并建立相应的气候模式是未来发展趋势。该文是这方面的一个初步尝试,相信该模型能为气候预测(评估)开辟一条新的有效途径。 展开更多

关键词 经验模态分解 非线性/非平稳时间序列 层次理论 气候预测 预测研究 emd方法 信息提取 观测数据 短期气候预测 非平稳性

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基于CEEMD的地震数据小波阈值去噪方法研究 被引量：85

7

作者 王姣 李振春 王德营 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期164-172,共9页

考虑到地震信号的非平稳性和去噪方法对非平稳信号的适应性,针对互补集合经验模态分解(CEEMD)舍弃高频分量的去噪方法和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于CEEMD的地震数据小波阈值去噪方法。CEEMD是EMD(经验模态分解)的改进型算法... 考虑到地震信号的非平稳性和去噪方法对非平稳信号的适应性,针对互补集合经验模态分解(CEEMD)舍弃高频分量的去噪方法和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于CEEMD的地震数据小波阈值去噪方法。CEEMD是EMD(经验模态分解)的改进型算法,它既保留了EMD处理非平稳信号的优势,又能有效地克服EMD的模态混叠问题;但是,单纯的CEEMD分解去噪会在去除高频噪声的同时压制高频的有效信息。将CEEMD分解与小波阈值去噪相结合,对CEEMD去噪要舍弃的含噪声较多的高频固有模态函数(IMF)分量进行小波阈值去噪,以保留这些分量中的有效信息。模型数据和实际地震资料的测试结果表明,无论对于低噪声还是强噪声地震数据,基于CEEMD的小波阈值去噪方法的去噪效果都优于单纯的CEEMD去噪方法和小波阈值去噪方法。 展开更多

关键词 去噪 非平稳信号 经验模态分解(emd) 互补集合经验模态分解(CEemd) 小波阈值方法

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EMD和AR模型在汽车变速器轴承故障诊断中的应用 被引量：6

8

作者 杨宇 于德介 程军圣 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期743-746,共4页

针对汽车变速器轴承振动信号的非平稳特征 ,提出了一种基于经验模态分解 (EmpiricalModeDecom position ,简称EMD)和自回归 (AutoRegressing ,简称AR)模型的滚动轴承故障诊断方法。实验结果表明 ,此方法可以准确、有效地识别变速器轴承... 针对汽车变速器轴承振动信号的非平稳特征 ,提出了一种基于经验模态分解 (EmpiricalModeDecom position ,简称EMD)和自回归 (AutoRegressing ,简称AR)模型的滚动轴承故障诊断方法。实验结果表明 ,此方法可以准确、有效地识别变速器轴承的工作状态和故障类别。 展开更多

关键词 汽车变速器 滚动轴承故障 AR模型 工作状态 信号 诊断方法 emd 经验模态分解 轴承振动 自回归

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基于EMD和IDAR的灌区年降水量预测研究 被引量：3

9

作者 张洪波 石建军 +2 位作者 冯民权 陈晓楠 王义民 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2014年第3期196-201,219,共7页

针对降水量这样一种非线性、非平稳序列,研究经验模态分解方法(EMD)和信息扩散近似推理方法(IDAR)在年降水量预测中的组合应用,解决资料序列不充分情况下的区域降水量预测问题。首先,通过EMD方法对具有典型非线性与非平稳特征的年降水... 针对降水量这样一种非线性、非平稳序列,研究经验模态分解方法(EMD)和信息扩散近似推理方法(IDAR)在年降水量预测中的组合应用,解决资料序列不充分情况下的区域降水量预测问题。首先,通过EMD方法对具有典型非线性与非平稳特征的年降水量时间序列进行处理,分解出包含原信号不同特征尺度的分量数据系列;然后应用信息扩散近似推理技术对各降水量分量间的复杂非线性关系进行描述,建立当前趋势以及相邻年份之间的预测规则,并进行预测。以文献案例灌区长系列降水资料为样本进行实例计算,并与其它预测方法进行了对比。结果表明:基于EMD和信息扩散近似推理的预测方法效果较好,误差绝对值和为1.30,优于人工神经网络、线性自回归方法以及单纯信息扩散近似推理的统计结果。同时,为了验证该方法的适用性,将该方法应用于文峪河灌区的降雨量预测,取得了满意的效果。研究中发现:信息扩散近似推理可将样本点转换成模糊集,部分弥补了由于数据的不完备性所造成的信息空白,并可将矛盾模式转换成兼容模式。而EMD方法可有效分解具有非线性、非平稳特征的降水序列,保留其原序列在空间(或时间)各种尺度上的分布规律。两者结合对解决样本不完备的非平稳序列的预测问题是非常有价值的。通过与其它预测方法比较,发现该模型能够很好地光滑样本数据以及能够较好地发掘知识,有较高的预测精度和推广应用价值。 展开更多

关键词 经验模态分解方法(emd) 信息扩散近似推理(IDAR) 年降水量 预测模型 灌区

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基于自忆性原理和EMD的中国清洁能源需求组合预测 被引量：1

10

作者 汪哲荪 袁潇晨 +2 位作者 魏一鸣 金菊良 焦建玲 《水电能源科学》 北大核心 2010年第9期171-174,170,共5页

以中国历年能源消费量为基础,分别建立灰色自忆性预测模型和数据机理自忆性预测模型;利用经验模态分解方法分析中国能源消费增长率在经济、人口、城市化下的变化情况,并建立基于经验模态分解的BP神经网络预测模型;通过遗传算法构建能源... 以中国历年能源消费量为基础,分别建立灰色自忆性预测模型和数据机理自忆性预测模型;利用经验模态分解方法分析中国能源消费增长率在经济、人口、城市化下的变化情况,并建立基于经验模态分解的BP神经网络预测模型;通过遗传算法构建能源需求总量组合预测模型,求得中国清洁能源需求总量.研究结果表明:组合预测能够充分利用多个模型的丰富信息,提高预测的准确性;2020年中国清洁能源需求量将达到5.02×108～8.26×108 tce,应优先开发清洁能源. 展开更多

关键词 自忆性 emd 中国能源 清洁能源 能源需求量 组合预测模型 Empirical Mode Decomposition Based China Energy Demand CLEAN 神经网络预测模型 经验模态分解方法 需求总量 消费增长率 能源消费量 优先开发 遗传算法 变化情况 准确性

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消能减震结构设计的阻尼比研究 被引量：16

11

作者 刘文锋 李建峰 《世界地震工程》 CSCD 北大核心 2005年第2期80-84,共5页

阻尼比是消能减震结构设计的重要参数,对消能减震结构设计具有决定性影响。消能减震结构设计中阻尼是时变参数,消能减震结构是非经典阻尼结构。采用复模态设计方法、强解耦振型分解法、基于变形能的等效阻尼法三种方法分别对不同情况的... 阻尼比是消能减震结构设计的重要参数,对消能减震结构设计具有决定性影响。消能减震结构设计中阻尼是时变参数,消能减震结构是非经典阻尼结构。采用复模态设计方法、强解耦振型分解法、基于变形能的等效阻尼法三种方法分别对不同情况的消能减震结构阻尼比进行研究,得到选择消能减震设计方法和不同方法计算精度的规律,对消能减震结构设计具有参考价值。 展开更多

关键词 结构设计 消能减震设计 减震结构 振型分解法 结构阻尼比 时变参数 阻尼结构 设计方法 参考价值 决定性 非经典 复模态 阻尼法 变形能

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中国沿海散货运价指数波动特性研究 被引量：3

12

作者 贾红雨 周晨昕 +1 位作者 王宇涵 林岩 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第3期158-161,共4页

为研究中国沿海散货运价指数(CBFI)波动特性,文章提出一种经验模态分解(EMD)方法,从航运指数自身序列特性出发来揭露指数内在的波动规律。采用EMD方法,先把CBFI序列分解成有限个本征模态分量(IMF)和趋势项,再运用fine-to-coarse重构方法... 为研究中国沿海散货运价指数(CBFI)波动特性,文章提出一种经验模态分解(EMD)方法,从航运指数自身序列特性出发来揭露指数内在的波动规律。采用EMD方法,先把CBFI序列分解成有限个本征模态分量(IMF)和趋势项,再运用fine-to-coarse重构方法对IMF分量进行重构,分为高频、低频部分以及趋势项,同时结合统计算法分析指数内在波动和经济内涵。结果表明:沿海散货运输市场长期发展呈下降态势;低频分量主要受我国经济发展状况及宏观政策的影响较大;短期市场不规则波动主要受油价、天气、疫情等事件所影响,持续时间短,影响程度范围小。 展开更多

关键词 中国沿海散货运价指数 经验模态分解(emd) fine-to-coarse重构方法

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