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基于经验模态分析心电信号预处理研究 被引量:4
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作者 康健楠 李昕 +1 位作者 王秀清 张涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第14期216-218,共3页
心电信号是典型的强噪声下非平稳弱信号,其分析效果受各种干扰影响很大。因此,选择有效的滤波方法对心电信号分析有着非常重要的意义。提出一种基于经验模态分解阈值处理的新滤波方法用于心电信号预处理,并以MIT/BIH标准数据库中的心律... 心电信号是典型的强噪声下非平稳弱信号,其分析效果受各种干扰影响很大。因此,选择有效的滤波方法对心电信号分析有着非常重要的意义。提出一种基于经验模态分解阈值处理的新滤波方法用于心电信号预处理,并以MIT/BIH标准数据库中的心律失常数据作为仿真对象进行仿真分析,并取得了令人满意的消噪效果。 展开更多
关键词 心电信号 经验模态分析 阈值
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基于经验模态分解的两种混合氨基酸太赫兹光谱分析研究 被引量:1
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作者 刘婧 刘海顺 +3 位作者 左剑 张存林 赵跃进 梁美彦 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期3061-3065,共5页
L-苯丙氨酸和L-酪氨酸在合成神经递质和激素的过程中起到了重要的作用。这两种氨基酸具有极为相似的分子结构,但在生物功能上却具有明显区别。前人的研究表明,这两种氨基酸在低频振动上存在显著差异。近年来,太赫兹(THz)光谱学技术作为... L-苯丙氨酸和L-酪氨酸在合成神经递质和激素的过程中起到了重要的作用。这两种氨基酸具有极为相似的分子结构,但在生物功能上却具有明显区别。前人的研究表明,这两种氨基酸在低频振动上存在显著差异。近年来,太赫兹(THz)光谱学技术作为研究生物分子低频动力学的有效手段被广泛应用,通过太赫兹光谱对氨基酸进行研究,对进一步了解蛋白质和相关生物活性具有重要意义。多变量校准方法已成功应用于太赫兹多组分光谱数据定量分析研究中。然而,传统校准技术由于仅在光谱和目标之间建立单个模型预测未知样品,其预测性能有时仍不尽人意。因此,具有更好精度的集成建模方法(ensemble modeling method)应运而生。集成建模的基本概念是组合多个单独模型的优势以产生更好的预测结果。由黄锷博士提出的经验模态分解(EMD)的方法,可以将信号自适应地分解为一系列的本征模式函数(IMF),成功地应用于信号和光谱处理中。基于该方法的信号分析也已在太赫兹波段开始使用。然而,在对物质进行定量分析的过程中,目前还没有报道基于EMD方法的太赫兹光谱偏最小二乘(PLS)回归的相关工作。提出了一种基于PLS的EMD分析,并对不同浓度氨基酸混合物的太赫兹光谱进行了定量研究。具体而言,原始的太赫兹时域信号首先通过EMD手段在不同频段被分解为一系列的IMF和一个残差函数。随后,将前几个IMF相加作为一个整体(此处研究了前两、三、四和五个IMF叠加的结果),对其进行吸收光谱的重建。最后,建立PLS回归模型,用于进一步的物质定量分析。预测结果表明,与原始吸收光谱及其他分解后重组光谱的PLS结果相比,基于前四个IMF信号之和的吸收谱具有更高的R(0.9961)和最小的RMSEP(0.0198)。由此可知,EMD-PLS法可以在太赫兹波段对两种氨基酸混合物进行有效地定量分析,实现较为理想的预测精度。 展开更多
关键词 太赫兹 经验模态分析 偏最小二乘法回归 氨基酸
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调制故障源信号盲分离的经验模态分解法 被引量:12
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作者 孙晖 朱善安 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期258-261,共4页
针对非线性、非稳态、含噪原始信号混合且混合信号数目小于源信号数目的旋转机械调制故障源信号盲分离问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和主成分分析(PCA)相结合的方法.对混合信号进行经验模态分解提取嵌入在信号中的所有振荡模式... 针对非线性、非稳态、含噪原始信号混合且混合信号数目小于源信号数目的旋转机械调制故障源信号盲分离问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和主成分分析(PCA)相结合的方法.对混合信号进行经验模态分解提取嵌入在信号中的所有振荡模式,应用主成分分析方法对所提取的模式进行共性分析,得到模式中的主要成分.利用该方法对仿真数据和两通道滚动轴承加速度振动数据进行了分析,结果表明,该方法能够有效突出旋转机械的故障特征频率成分,避免了误诊断,且适用范围优于独立分量分析方法. 展开更多
关键词 经验模态分解 主成分分析 调制 盲源分离
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吕宋海峡黑潮表层形态EOF模态分析 被引量:1
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作者 姚玉娟 江毓武 王佳 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期740-745,共6页
应用Argos表层漂流浮标资料所指示的浮标轨迹图以及基于卫星高度计资料和三维水动力模型海面高度场数据的经验正交函数(EOF)模态分析,探讨了黑潮在吕宋海峡形变的时空分布特征.结果表明:吕宋海峡黑潮的形态呈现明显的季节变化,其中跨隙... 应用Argos表层漂流浮标资料所指示的浮标轨迹图以及基于卫星高度计资料和三维水动力模型海面高度场数据的经验正交函数(EOF)模态分析,探讨了黑潮在吕宋海峡形变的时空分布特征.结果表明:吕宋海峡黑潮的形态呈现明显的季节变化,其中跨隙形态为其最基本的形态;秋冬两季,部分黑潮水会以流套和分支的形式入侵南海,流套最西可延伸至118°E;春夏季节则几乎不出现流套或者分支的结构,相反会有一部分南海水汇入黑潮主干.模型数据模态分析结果还再现了冬季黑潮水沿着南海北部陆坡向西入侵的形态. 展开更多
关键词 吕宋海峡 黑潮形态 Argos表层漂流浮标 海面高度 经验正交函数模态分析
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特征模态函数双谱分析在叶片裂纹识别中的应用 被引量:2
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作者 靳子洋 陆永耕 +1 位作者 张彬 姚晓龙 《噪声与振动控制》 CSCD 2016年第1期153-156,共4页
针对叶片裂纹故障振动信号特征,提出特征模态函数的双谱分析法,首先利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对振动信号进行自适应滤波分解,产生一系列不同时间尺度的特征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),然后对含... 针对叶片裂纹故障振动信号特征,提出特征模态函数的双谱分析法,首先利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对振动信号进行自适应滤波分解,产生一系列不同时间尺度的特征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),然后对含有高频信号的高阶IMF分量进行重构,利用双谱提取叶片裂纹的振动信号特征。通过仿真信号和实验分析,验证叶片裂纹产生的高频冲击对叶片振动信号高频部分双谱的影响,证明IMF分量双谱分析的有效性,为风电叶片正常状态监测提供依据。 展开更多
关键词 振动与波 叶片裂纹 特征模态函数 经验模态分解 双谱分析
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基于EMD和HHT的航空发动机转子-机匣振动信号分析 被引量:18
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作者 徐可君 秦海勤 江龙平 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期237-240,共4页
将EMD和HHT方法引入航空发动机转子-机匣的振动信号分析,某台发动机的台架实测机匣振动信号的分析结果表明,该方法能够比较清楚地再现转静系统碰摩故障随转速和采样周期的演变过程,能够克服傅里叶谱无法同时获得时域和频域信息的缺陷。... 将EMD和HHT方法引入航空发动机转子-机匣的振动信号分析,某台发动机的台架实测机匣振动信号的分析结果表明,该方法能够比较清楚地再现转静系统碰摩故障随转速和采样周期的演变过程,能够克服傅里叶谱无法同时获得时域和频域信息的缺陷。同时边际谱与傅里叶谱相比能够比较真实客观地反映系统的频率和幅值分布情况。 展开更多
关键词 航空发动机 经验模态分析 希尔伯特-黄变换
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基于CEEMDAN-HT的平抑光伏出力混合储能容量优化配置 被引量:36
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作者 闫群民 刘语忱 +1 位作者 董新洲 马永翔 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第21期43-53,共11页
光伏出力具有间歇性和波动性,利用储能装置可减小光伏并网对电网的影响。以平抑光伏功率波动效果为标准,提出了一种由超级电容和蓄电池组成的混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)的容量配置方法。采用由递推平均和中值平... 光伏出力具有间歇性和波动性,利用储能装置可减小光伏并网对电网的影响。以平抑光伏功率波动效果为标准,提出了一种由超级电容和蓄电池组成的混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)的容量配置方法。采用由递推平均和中值平均加权滤波的算法平滑光伏出力,得到光伏并网功率和HESS参考功率。利用完全集合经验模态分解和希尔伯特变换提取HESS参考功率的高频与低频分量,对HESS内部功率进行一次分配。之后为了避免HESS荷电状态频繁越限,同时保证HESS能持续工作,提出一种HESS功率的均衡管理方法,对一次分配功率的衰减进行修正,再对修正后的HESS参考功率进行容量配置。最后,基于全寿命周期成本建立经济评估模型,对比不同的储能容量配置策略,利用实际数据仿真验证了所提方法的有效性与经济性。 展开更多
关键词 光伏发电 混合储能 平抑功率波动 完全集合经验模态分析 容量配置
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基于ICA的镗削过程颤振征兆信号分离方法研究 被引量:4
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作者 李欣 梅德庆 陈子辰 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期5-9,共5页
针对精密孔镗削加工过程中易出现颤振、导致精密孔表面质量下降,如何能快速、准确识别出颤振征兆发生问题,提出基于独立分量分析(ICA)的镗削振动信号信噪分离方法,以实现对镗削颤振征兆信号的快速分离。该方法据颤振信号的时频特点,利... 针对精密孔镗削加工过程中易出现颤振、导致精密孔表面质量下降,如何能快速、准确识别出颤振征兆发生问题,提出基于独立分量分析(ICA)的镗削振动信号信噪分离方法,以实现对镗削颤振征兆信号的快速分离。该方法据颤振信号的时频特点,利用经验模态分解(EMD)对镗削振动信号进行分解;对EMD分解所得各本征模态分量(IMF)构造出的虚拟通道进行ICA分析,分离出包含颤振发生征兆的信号。实验结果表明,利用EMD和ICA对镗削振动信号进行分解处理,可快速分离出镗削颤振征兆信号,为后续颤振识别预报及抑制环节提供基础,从而有效提高精密孔的表面加工质量。 展开更多
关键词 精密孔镗削 颤振 经验模态分析 独立分量分析 信噪分离
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交变磁场曝露对大鼠心电信号多尺度熵的影响 被引量:1
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作者 龙哲 王旭 杨丹 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期766-770,共5页
为研究电磁场对生物体心电信号复杂度的影响,在20 mT,50 Hz交变电磁场环境中曝露大鼠,连续曝露7 d,采集大鼠磁场曝露前、磁场曝露10,20和30 min心电信号(ECG),利用经验模态分解(EMD)重构信号,计算各信号多尺度熵(MSEn).实验结果表明,20 ... 为研究电磁场对生物体心电信号复杂度的影响,在20 mT,50 Hz交变电磁场环境中曝露大鼠,连续曝露7 d,采集大鼠磁场曝露前、磁场曝露10,20和30 min心电信号(ECG),利用经验模态分解(EMD)重构信号,计算各信号多尺度熵(MSEn).实验结果表明,20 mT,50 Hz交变磁场对大鼠心电信号多尺度熵的影响具有时间效应,通过心脏的自我调控可以降低交变磁场对大鼠心脏的影响. 展开更多
关键词 大鼠心电信号 磁场曝露 经验模态分析方法 多尺度熵 交变磁场
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基于CEEMDAN-ICA的干气密封振动信号降噪方法 被引量:4
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作者 张帅 严如奇 +1 位作者 陆俊杰 丁雪兴 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期147-153,共7页
干气密封运行过程中的振动信号特征信息微弱并受外界强噪声干扰,其振动信号难以真实反映干气密封摩擦学特性。针对上述问题以及振动信号难以从噪声中分离的问题,提出一种基于CEEMDAN(自适应噪声的完全集合经验模态分析)与ICA(独立成分分... 干气密封运行过程中的振动信号特征信息微弱并受外界强噪声干扰,其振动信号难以真实反映干气密封摩擦学特性。针对上述问题以及振动信号难以从噪声中分离的问题,提出一种基于CEEMDAN(自适应噪声的完全集合经验模态分析)与ICA(独立成分分析)相结合的信号降噪方法。首先对试验采集的干气密封运行时的加速度信号进行CEEMDAN分解得到IMF分量,然后通过ICA变换得到对应独立成分分量并计算其模糊熵值,将模糊熵值不符合条件的分量进行置零,并把符合条件的分量进行重构得到降噪后信号。利用干气密封加速度实验信号进行算法分析验证,证实了该方法相较于其他传统降噪方法更加有效,为干气密封故障诊断提供了一种新的途径。 展开更多
关键词 干气密封 振动信号 自适应噪声的完全集合经验模态分析 独立成分分析 模糊熵
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集成3种不同核分类器的疲劳脑电分类 被引量:1
11
作者 王海玉 王映龙 +1 位作者 闵建亮 胡剑锋 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第6期1757-1762,共6页
为对疲劳脑电进行准确识别,预防疲劳驾驶带来的危害,对32导脑电信号进行预处理,对比小波变换和经验模态分析(empirical mode decomposition,EMD)去掉异常值和高频噪声情况,在效果较好的EMD基础上进行样本熵、模糊熵的提取,形成特征集,... 为对疲劳脑电进行准确识别,预防疲劳驾驶带来的危害,对32导脑电信号进行预处理,对比小波变换和经验模态分析(empirical mode decomposition,EMD)去掉异常值和高频噪声情况,在效果较好的EMD基础上进行样本熵、模糊熵的提取,形成特征集,选用最小二乘为基分类器,采用AdaBoost (adaptive boosting)方法通过迭代增加错分样本权重,投票形成基于最小二乘支持向量机3个不同核的弱分类器集成的强分类器,实现驾驶疲劳的识别,平均准确率达95%。通过实验验证了该方法的灵活性及鲁棒性,在一定程度上推动了驾驶疲劳的研究。 展开更多
关键词 脑电信号 疲劳驾驶 经验模态分析 样本熵 模糊熵
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齿轮箱非同步特征信号的提取方法研究 被引量:5
12
作者 鞠萍华 秦树人 赵玲 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期645-651,共7页
在分析时域平均的基础上,通过将齿轮箱输入轴瞬时速度的三次曲线拟合和信号重采样相结合,提出了非同步特征信号的时域平均提取方法。时域平均对从噪声中提取特定周期信号是比较有效的方法,但当信号的故障特征频率未知或存在多种故障时,... 在分析时域平均的基础上,通过将齿轮箱输入轴瞬时速度的三次曲线拟合和信号重采样相结合,提出了非同步特征信号的时域平均提取方法。时域平均对从噪声中提取特定周期信号是比较有效的方法,但当信号的故障特征频率未知或存在多种故障时,该方法不能获得满意的诊断效果,而频域平均能较好的实现该类故障的特征提取。基于早期故障信号的特点,提出了将多分辨分析的经验模态分解方法与频域平均相结合的故障特征提取方法。试验结果表明,所提出的时频域平均方法能有效地实现齿轮箱非同步特征信号的提取。 展开更多
关键词 循环平稳 故障诊断 非同步特征信号 多分辨分析经验模态分解 时频域平均
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高速列车横向减振器性能退化的特征提取 被引量:2
13
作者 井波 金炜东 +1 位作者 秦娜 吴旭东 《噪声与振动控制》 CSCD 2015年第2期57-60,共4页
横向减振器是转向架中的重要部件,对其性能退化评估可以更为有效地服务于设备主动维护。为此提出了基于聚合经验模态分解的经验模态互相关分析方法,并定义了经验模态互相关系数,用于描述两信号在时频域上的互相关关系。利用该方法对高... 横向减振器是转向架中的重要部件,对其性能退化评估可以更为有效地服务于设备主动维护。为此提出了基于聚合经验模态分解的经验模态互相关分析方法,并定义了经验模态互相关系数,用于描述两信号在时频域上的互相关关系。利用该方法对高速列车转向架的横向减振器性能退化数据(90%~10%)进行了特征提取及分析。将退化程度分为四个退化区间进行分类,平均准确率为95.2%,在一定程度上实现了对待测样本退化程度的定量评估,验证了所提出方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 振动与波 高速列车 经验模态互相关系数 经验模态互相关分析 性能退化 特征提取
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MEMD分解在舰船非平稳信号处理中的应用 被引量:1
14
作者 刘睿 程广福 张家为 《舰船科学技术》 2011年第11期94-96,共3页
在对舰船非平稳信号进行研究和分析时,希尔伯特-黄变换(HHT)方法表现出了其优越性,但此方法的核心算法EMD还存在缺陷。本文针对模态分解中出现的模态混迭现象进行分析,引入多分辨分析技术对经验模态分解方法进行改进—基于多分辨分析的... 在对舰船非平稳信号进行研究和分析时,希尔伯特-黄变换(HHT)方法表现出了其优越性,但此方法的核心算法EMD还存在缺陷。本文针对模态分解中出现的模态混迭现象进行分析,引入多分辨分析技术对经验模态分解方法进行改进—基于多分辨分析的经验模态分解方法(MEMD)。通过对信号模拟试验,并与原始EMD方法的结果作比较,得出了此法的有效性与可行性。 展开更多
关键词 希尔伯特-黄变换(HHT) 多分辨分析经验模态分解(MEMD) 信号处理
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Vibration-based feature extraction of determining dynamic characteristic for engine block low vibration design 被引量:2
15
作者 杜宪峰 李志军 +3 位作者 毕凤荣 张俊红 王霞 邵康 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第8期2238-2246,共9页
In order to maintain vibration performances within the limits of the design, a vibration-based feature extraction method for dynamic characteristic using empirical mode decomposition (EMD) and wavelet analysis was p... In order to maintain vibration performances within the limits of the design, a vibration-based feature extraction method for dynamic characteristic using empirical mode decomposition (EMD) and wavelet analysis was proposed. The proposed method was verified experimentally and numerically by implementing the scheme on engine block. In the implementation process, the following steps were identified to be important: 1) EMD technique in order to solve the feature extraction of vibration signals; 2) Vibration measurement for the purpose of confirming the structural weak regions of engine block in experiment; 3) Finite element modeling for the purpose of determining dynamic characteristic in time region and frequency region to affirm the comparability of response character corresponding to improvement schemes; 4) Adopting a feature index oflMF for structural improvement based on EMD and wavelet analysis. The obtained results show that IMF of signal is more sensitive to response character corresponding to improvement schemes. Finally, examination of the results confirms that the proposed vibration-based feature extraction method is very robust, and focuses on the relative merits of modification and full-scale structural optimization of engine, together with the creation of new low-vibration designs. 展开更多
关键词 feature extraction dynamic characteristic finite element model empirical mode decomposition diesel engine block
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