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题名海面通信信号处理技术研究
被引量：1
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作者
刘健
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机构
山西机电职业技术学院
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2021年第6期124-126,共3页
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文摘
为保证船舶在海面上的行驶安全,与岸上基站保持实时通信十分必要。鉴于此,为提高实时通信质量,进行海面通信信号处理研究具有重要的现实意义。首先利用经验模态分解技术分解得到独立IMF分量,然后利用独立成分分析解模态混叠现象,最后进行源通信信号重构,实现海面通信信号去噪。结果表明,与基于异构补偿的自适应反馈滤波方法、独立成分分析法和经验模态分解法相比,经研究方法去噪后,信噪比(SNR)和均方误差(RMSE)均要更优,证明了方法的去噪处理效果。
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关键词
信号处理技术
海面通信信号
经验模态分解技术
独立成分分析
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Keywords
signal processing technology
sea communication signal
empirical mode decomposition technology
independent component analysis
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分类号
U214.3
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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题名鲸鱼优化支持向量机的短期风电功率预测
被引量：51
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作者
岳晓宇
彭显刚
林俐
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机构
华北电力大学电气与电子工程学院
广东工业大学自动化学院
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出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2020年第2期146-150,共5页
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文摘
为提高风电预测的精度,提出一种鲸鱼优化支持向量机SVM(support vector machine)的组合预测模型。该模型针对风电序列的非平稳波动特性,首先应用集合经验模态分解技术EEMD(ensemble empirical mode de?composition)将原始风电序列分解为一系列不同特征尺度的子序列;并引入鲸鱼优化算法WOA(whales optimiza?tion algorithm)解决SVM中学习参数选择难的问题,进而对各子序列建立WOA_SVM预测模型;最后,叠加各子序列的预测值以得到最终预测值。仿真表明,所提EEMD_WOA_SVM模型具有较高的风电预测精度,显著优于其他基本模型。
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关键词
风电预测
集合经验模态分解技术
支持向量机
鲸鱼优化算法
组合模型
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Keywords
wind power forecasting
ensemble empirical mode decomposition (EEMD)
support vector machine (SVM)
whales optimization algorithm( WOA)
combination model
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分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名软件数值积分误差原因分析及改进办法
被引量：21
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作者
张永强
宋建江
屠良尧
薛姗
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机构
上海东昊测试技术有限公司
江苏东华测试技术有限公司
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出处
《机械强度》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第3期419-423,共5页
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基金
科技部科技型中小企业技术创新基金(05C26213100459)
江苏省软件和集成电路产业专项经费项目(桥梁建筑物安全与健康检测平台软件)资助。~~
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文摘
针对困扰工程使用的软件积分在加速度积分为速度和位移时的误差原因进行详细分析,并且汇总提出一些相应的改进方法。将高通滤波、分段多项式拟合以及经验模态分解(empiricalmodedecomposition)技术应用于消除数值积分的误差影响,并详细论述各种处理方法的优缺点。用巴东大桥实测的地脉动数据进行数值积分处理,取得满意的积分效果,说明文中消除趋势项的方法是有效可行的。
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关键词
数值积分
趋势项
高通滤波
分段多项式拟合
经验模态分解技术
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Keywords
Numerical integration
Trend
High pass filter
Piecewise polynomial fitting
Empirical mode decomposition
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分类号
TB115
[理学—应用数学]
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