基于二维经验模态分解算法的织物疵点自动检测 被引量：4

1

作者 厉征鑫 刘基宏 +2 位作者 高卫东 潘如如 柴志雷 《纺织学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期49-53,共5页

为解决织物疵点检测工序中存在的耗时性问题,提出一种基于二维经验模态分解(EMD)的多方向自适应检测方法。通过Delaunay三角分割、径向基函数插值与二维三次样条插值等方法实现二维EMD算法,用该方法将织物灰度图像分解为一系列子图像,... 为解决织物疵点检测工序中存在的耗时性问题,提出一种基于二维经验模态分解(EMD)的多方向自适应检测方法。通过Delaunay三角分割、径向基函数插值与二维三次样条插值等方法实现二维EMD算法,用该方法将织物灰度图像分解为一系列子图像,选取包含疵点信息的子图像进行融合,最后通过阈值化来识别织物图像中的疵点。借助于工业线阵相机采集包含不同疵点的织物图像,并利用提出的方法进行自动检测。结果表明,子图像融合结果中疵点信息明显,与背景的反差强烈,通过阈值法可以直接判断出图像中是否包含疵点,并完成疵点定位,该方法对织物疵点的检测十分有效。 展开更多

关键词 二维经验模态分解算法 织物疵点 Delaunay三角分割 径向基函数 三次样条插值

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于经验模态分解算法的永磁直线同步电机迭代学习控制 被引量：15

2

作者 王丽梅 孙璐 初升 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期164-171,共8页

在永磁直线同步电机驱动伺服系统的迭代学习控制(ILC)过程中,针对由于每次运行时跟踪误差的累积,导致系统出现收敛速度降低甚至发散的现象,提出一种基于经验模态分解(EMD)算法的迭代学习控制方法。首先设计闭环ILC控制器,然后利用EMD算... 在永磁直线同步电机驱动伺服系统的迭代学习控制(ILC)过程中,针对由于每次运行时跟踪误差的累积,导致系统出现收敛速度降低甚至发散的现象,提出一种基于经验模态分解(EMD)算法的迭代学习控制方法。首先设计闭环ILC控制器,然后利用EMD算法分解ILC过程中的跟踪误差,筛选并消除其中发散的分量,保证ILC的收敛性,提高ILC的收敛速度。仿真和实验结果表明,与传统ILC相比,所提出的控制方法能够使系统的跟踪效果更好,且保证了伺服系统的输出轨迹在较少的迭代次数下快速精确地收敛到期望轨迹。 展开更多

关键词 永磁直线同步电机 迭代学习控制 经验模态分解算法 跟踪误差

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于互补集合经验模态分解的相位敏感光时域反射计系统降噪方法 被引量：1

3

作者 岳新博 高旭 +2 位作者 高阳 王海涛 鲁秀娥 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第2期134-148,共15页

为了提高相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统测量振动信号信噪比,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的新型去噪方法。CEEMD算法对数字正交(I/Q)解调算法获取的瑞利后项散射光幅值信号和相位信号进行分解,经多尺度排列熵(MPE)... 为了提高相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统测量振动信号信噪比,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的新型去噪方法。CEEMD算法对数字正交(I/Q)解调算法获取的瑞利后项散射光幅值信号和相位信号进行分解,经多尺度排列熵(MPE)算法筛选后,通过改进的小波阈值算法进行去噪,并设计采用多元宇宙优化(MVO)算法对参数进行优化。实际搭建了外差式Φ-OTDR系统,经仿真和实际测试验证文中算法有效性。最后,将设计算法与以往的经验模态分解-皮尔逊相关系数(EMD-PCC)、自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)及变分模态分解-改进小波阈值(VMD-NWT)去噪方法进行了对比。结果表明,在10.14 km的传感光纤位置上,该方法对于低频10 Hz、中频200 Hz以及高频1 200 Hz的振动事件,其位置信息信噪比分别可达8.88、30.26、11.90 dB,对不同频率段的振动信号均具备有效的去噪能力,且系统定位精度更高。该方法在提高系统信噪比的同时,成功地对振动信号进行了解调,且解调效果比其他三种算法效果更好,为Φ-OTDR系统降噪研究提供了新思路。 展开更多

关键词 相位敏感光时域反射仪 互补集合经验模态分解算法 多尺度排列熵 改进的小波阈值算法 多元宇宙优化算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于总体平均经验模态分解和一步式字典学习联合去噪的语音端点检测算法 被引量：3

4

作者 张开生 赵小芬 +1 位作者 王泽 宋帆 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第35期14536-14542,共7页

针对复杂环境下语音端点检测准确率低且检测耗时过长的问题,提出一种基于总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和一步式字典学习(one-stage dictionary learning,OS-DL)联合去噪的语音端点检测算法。首先... 针对复杂环境下语音端点检测准确率低且检测耗时过长的问题,提出一种基于总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和一步式字典学习(one-stage dictionary learning,OS-DL)联合去噪的语音端点检测算法。首先利用EEMD算法对输入语音进行分解得到本征模式分量(intrinsic mode function,IMF),然后使用OS-DL算法分别对纯净语音信号与噪声信号进行训练,得到纯净语音信号和噪声信号的幅度谱字典,进而对幅度谱进行稀疏表示,利用得到的系数矩阵重新构建出语音信号频谱,将重构出的语音信号频谱经过傅里叶逆变换得到降噪后的语音信号,最后对降噪后的语音信号利用均匀子带频带方差法进行端点检测。实验结果表明,该算法在复杂环境信噪比低于-10 dB情况下检测准确率仍可达到85%以上,且平均检测时间缩短至传统端点检测算法的1/3。 展开更多

关键词 总体平均经验模态分解(EEMD)算法 一步式字典(OS-DL)算法 稀疏表示 子带频带方差 端点检测

在线阅读 下载PDF 职称材料

面向嵌入式穿戴医疗的快速经验模态分解方法

5

作者 王洁 冯玉杰 +2 位作者 陈伟浩 侯刚 周宽久 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第8期1721-1726,共6页

智能照护系统通过人体感知智慧衣实时采集心电(ECG)等生理数据,却不可避免地混入运动伪影造成信号失去形态学特征。经验模态分解算法(EMD)通过获得本征函数分量去除非静态、非线性信号,去除ECG信号中的运动伪影。但是,传统EMD算法计算量... 智能照护系统通过人体感知智慧衣实时采集心电(ECG)等生理数据,却不可避免地混入运动伪影造成信号失去形态学特征。经验模态分解算法(EMD)通过获得本征函数分量去除非静态、非线性信号,去除ECG信号中的运动伪影。但是,传统EMD算法计算量大,不适用于低功耗的嵌入式移动设备。提出一种Fast-EMD算法,通过采用不同的运动状态来控制相应迭代次数的方式取代计算复杂边界值SD。实验结果表明,该方法既简化了算法执行流程,又提高了R点捕获准确率,有效提升了嵌入式设备上滤波处理性能。 展开更多

关键词 智慧衣 ECG 经验模态分解算法 运动伪影

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进的经验模态分解的后视镜驱动器故障诊断方法 被引量：3

6

作者 高丰 朱少成 罗石 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第6期39-45,M0004,M0005,共9页

针对电动后视镜驱动器振动信号非平稳非线性及信噪比低,提取传统特征难以有效识别样本故障状态的问题,提出了一种改进的集成经验模态分解算法(EEMD)。使用EEMD对振动信号进行了分解,利用相关系数与峭度系数筛选有效本征模态函数(IMF)分... 针对电动后视镜驱动器振动信号非平稳非线性及信噪比低,提取传统特征难以有效识别样本故障状态的问题,提出了一种改进的集成经验模态分解算法(EEMD)。使用EEMD对振动信号进行了分解,利用相关系数与峭度系数筛选有效本征模态函数(IMF)分量。应用自回归模型(AR)功率谱估计方法,建立最佳阶次的AR模型,对有效IMF分量进行谱估计,并得到有效IMF分量的AR谱与AR累加谱。将AR累加谱的特征频率点与振幅作为特征向量,使用支持向量机(SVM)进行机器学习与分类。研究结果表明:EEMD-AR-SVM模型在实验中的分类准确率达到了93.9%,平均耗时46.1 s,达到了工业中自动检测的标准。 展开更多

关键词 机械故障诊断 集成经验模态分解算法 IMF筛选 AR功率谱估计 支持向量机

在线阅读 下载PDF 职称材料

利用复数经验模态分解抑制高频地波雷达射频干扰的工程应用

7

作者 谢岱玲 洪羽萌 +3 位作者 陈羽洁 叶彩云 谢飞 陈泽宗 《科学技术与工程》 北大核心 2015年第34期74-80,99,共8页

为了抑制高频地波雷达(high frequency ground wave radar,HFGWR)射频干扰(radio frequency interference,RFI),提出了复数经验模态分解(CEMD)方法,在抑制射频干扰的同时,最大程度上保留有用信号。通过模拟及实测数据的验证分析,该方法... 为了抑制高频地波雷达(high frequency ground wave radar,HFGWR)射频干扰(radio frequency interference,RFI),提出了复数经验模态分解(CEMD)方法,在抑制射频干扰的同时,最大程度上保留有用信号。通过模拟及实测数据的验证分析,该方法在不损失有用信号的基础上有效抑制了射频干扰,且处理速度快,满足高频地波雷达实时工作要求。 展开更多

关键词 高频地波雷达 射频干扰 复数经验模态分解算法 有用信号 实测数据

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于集合经验模态分解和BP神经网络的北京市PM2.5预报研究 被引量：5

8

作者 任晓晨 邹思琳 +1 位作者 唐娴 韦骏 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期615-625,共11页

利用集合经验模态分解算法(EEMD)和BP神经网络组成的混合模型,对北京城区PM2.5浓度值进行短期预报。结果表明,与单独使用BP神经网络模型相比,EEMD-BP混合模型的预报准确率更高;混合模型高频部分的预报误差是整体误差的主要方面;混合模... 利用集合经验模态分解算法(EEMD)和BP神经网络组成的混合模型,对北京城区PM2.5浓度值进行短期预报。结果表明,与单独使用BP神经网络模型相比,EEMD-BP混合模型的预报准确率更高;混合模型高频部分的预报误差是整体误差的主要方面;混合模型的输入变量中需包含输出变量的信息;前期污染物浓度的数值对模型的预报结果有较大的影响。 展开更多

关键词 集合经验模态分解算法(EEMD) BP神经网络 PM2.5预报

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于ICEEMDAN算法的高速双圆弧斜齿轮泵振动试验特性分析

9

作者 董庆伟 李博 +2 位作者 李阁强 韩帅康 皇甫科维 《机床与液压》 北大核心 2025年第4期151-157,共7页

针对双圆弧斜齿轮泵高速工况下引起的振动问题,以过渡曲线为正弦曲线的双圆弧斜齿轮泵为研究对象,搭建液压工作站,以转速与压力负载为变量,采集不同转速与压力负载下泵的进油口、出油口与泵体上侧的振动信号,然后对数据进行时、频域分... 针对双圆弧斜齿轮泵高速工况下引起的振动问题,以过渡曲线为正弦曲线的双圆弧斜齿轮泵为研究对象,搭建液压工作站,以转速与压力负载为变量,采集不同转速与压力负载下泵的进油口、出油口与泵体上侧的振动信号,然后对数据进行时、频域分析。在此基础上,基于增强型完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)算法对数据进行特征提取,通过模糊熵与峭度构建的综合指标选取内在模态函数分量(IMF)进行分析,得到双圆弧斜齿轮泵在不同转速和压力负载工况下的振动特性。结果表明:在所测工况下,出油口区域的振动幅度普遍高于进油口和泵体上侧区域,而且压力负载对泵的振动分布具有一定影响;在恒定压力负载下,泵的振动幅值随转速的提高而增加,且这种增长随转速的提高而加剧;在恒定转速下,泵的振动幅度整体趋势随着压力负载的增加而上升,但在特定压力负载点出现下降。 展开更多

关键词 斜齿轮泵 高速工况 振动特性 增强型完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于无人艇的导航雷达目标检测跟踪算法 被引量：2

10

作者 王伟 杜旭洋 +1 位作者 杨志伟 吴凡 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1561-1572,共12页

在无人艇利用导航雷达进行环境感知的过程中,针对雷达回波图中出现的区域破碎现象以及对运动目标进行跟踪时存在较大误差的问题,提出了一种应用于导航雷达的目标检测跟踪方法提高无人艇对水面目标的检测能力。首先,对雷达原始回波图像... 在无人艇利用导航雷达进行环境感知的过程中,针对雷达回波图中出现的区域破碎现象以及对运动目标进行跟踪时存在较大误差的问题,提出了一种应用于导航雷达的目标检测跟踪方法提高无人艇对水面目标的检测能力。首先,对雷达原始回波图像解析并进行预处理操作;其次,在图像连通的基础上,设计自适应阈值分割Hausdorff匹配算法对回波图和地图进行匹配,区分属于目标和陆地的回波;然后,对连续两帧的雷达回波图进行目标匹配;最后,通过加入预测序列模型的经验模态分解算法优化检测跟踪结果,提高获取目标信息的准确性。实验验证结果表明:对1 km内相对运动速度低于30节的水面目标,所提方法目标检测概率提升了6.5%,距离误差低于2%,航速误差低于6%,航向误差低于6°,整体性能优于工程中常用的检测跟踪方法。 展开更多

关键词 环境感知 导航雷达 连通算法 地图匹配 经验模态分解算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于二阶数据分解算法和蝗虫优化混合核LSSVM的太阳辐照度预测模型研究 被引量：4

11

作者 吴小涛 袁晓辉 +3 位作者 袁艳斌 易凡茹 朱婧巍 吴育联 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期899-907,共9页

针对太阳辐照度时间序列的非线性特点,文章设计了一种新的基于二阶数据分解算法和蝗虫优化混合核LSSVM的太阳辐照度预测模型,并对该模型进行了验证。首先,利用集合经验模态分解(EEMD)算法对原始太阳辐照度时间序列进行分解,得到若干个... 针对太阳辐照度时间序列的非线性特点,文章设计了一种新的基于二阶数据分解算法和蝗虫优化混合核LSSVM的太阳辐照度预测模型,并对该模型进行了验证。首先,利用集合经验模态分解(EEMD)算法对原始太阳辐照度时间序列进行分解,得到若干个频率不同的分量;然后,利用变分模态分解(VMD)算法进一步分解频率最高的分量,得到K个相对稳定的分量,其中,K由各分量与利用VMD算法分解得到的残差的相关系数确定;接着,建立基于高斯核和多项式核的混合核最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型,对所有分量进行预测,并利用蝗虫优化算法优化混合核函数的参数;最后,将所有分量的预测结果相加得到原始太阳辐照度时间序列的预测结果。模拟结果表明,与BP神经网络模型、ARIMA模型、LSSVM模型和基于EEMD,LSSVM的预测模型相比,基于二阶数据分解算法和蝗虫优化混合核LSSVM的太阳辐照度预测模型的预测精度更高,能有效反映太阳辐照度的变化规律。 展开更多

关键词 集合经验模态分解算法 变分模态分解算法 混合核最小二乘支持向量机 蝗虫优化算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进Hilbert-Huang变换算法的电气化铁路谐波检测 被引量：3

12

作者 耿超 王丰华 +3 位作者 黄荣辉 张君 张欣 冯琳 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期1225-1230,1238,共7页

通过对电力机车负载电流进行仿真建模,得到电力机车在不同工况下的电流波形;使用改进的Hilbert-Huang变换算法对电流波形进行谐波检测;采用限制带宽经验模态分解算法对原始电流波形进行分解;通过引入屏蔽信号来控制本征模态函数的带宽,... 通过对电力机车负载电流进行仿真建模,得到电力机车在不同工况下的电流波形;使用改进的Hilbert-Huang变换算法对电流波形进行谐波检测;采用限制带宽经验模态分解算法对原始电流波形进行分解;通过引入屏蔽信号来控制本征模态函数的带宽,以有效抑制模态混叠.结果表明,所提出的改进Hilbert-Huang变换算法能够有效检测电气化铁路负载电流中各次谐波随时间变化的特征. 展开更多

关键词 Hilbert-Huang变换算法 限制带宽 经验模态分解算法 电气化铁路 谐波检测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进模式识别的无人值守风电场群组机器人集中巡检研究 被引量：1

13

作者 董礼 程丽敏 +3 位作者 赵博 王雁冰 商志强 朱盼盼 《可再生能源》 北大核心 2025年第3期346-352,共7页

由于风电场设备种类繁多、运行环境复杂多变,通常无人值守,故障难以及时发现。传统巡检方法耗时长且识别准确性低,导致故障处理不及时,影响风电场稳定运行和发电效率。为此,文章针对无人值守风电场群组提出了基于改进模式识别的机器人... 由于风电场设备种类繁多、运行环境复杂多变,通常无人值守,故障难以及时发现。传统巡检方法耗时长且识别准确性低,导致故障处理不及时,影响风电场稳定运行和发电效率。为此,文章针对无人值守风电场群组提出了基于改进模式识别的机器人集中巡检方案。对于风电场群组变压器故障、设备温度异常和齿轮箱声音异常情况,分别利用BP神经网络算法、模糊模式识别算法和经验模态分解算法对其展开巡检,并在某大型风力发电场中对所提方法进行测试。结果表明,所提方法可实现对风电场群组中各类故障的巡检,第一时间获取到故障信号,避免了安全事故的发生;识别准确率在92.3%以上,召回率与F1分数也优于对比方法,表明本文方法在识别故障样本方面更为全面,能够有效地进行故障检测。 展开更多

关键词 改进模式识别 BP神经网络算法 经验模态分解算法 齿轮箱声音异常 变压器故障

在线阅读 下载PDF 职称材料

1993-2021年舟山及邻近东海海平面变化特征分析

14

作者 金杰 陈宇杰 +4 位作者 姚永衡 张思远 胡镇涛 丁梦蓉 贾彬 《海洋学研究》 北大核心 2025年第1期69-78,共10页

本文基于1993年1月至2021年12月的卫星高度计数据,利用最小二乘法和集合经验模态分解对舟山及邻近东海海平面的长期变化及其影响因子进行分析。研究发现,研究区海平面整体以上升趋势为主,在舟山群岛东侧海域,上升趋势更为明显;平均线性... 本文基于1993年1月至2021年12月的卫星高度计数据,利用最小二乘法和集合经验模态分解对舟山及邻近东海海平面的长期变化及其影响因子进行分析。研究发现,研究区海平面整体以上升趋势为主,在舟山群岛东侧海域,上升趋势更为明显;平均线性速率为0.36±0.10 cm/a,2018年起上升趋势有所减缓。研究区海平面变化具有明显的季节差异,其线性速率为秋季最大(0.37±0.12 cm/a),冬季次之,春、夏两季略小(约为0.34±0.10 cm/a)。近30年来的非线性变化趋势显示,夏、秋季的上升速率几乎不变,冬季的上升速率呈减缓态势,春季呈加速上升态势。研究区海平面变化存在年振幅增大的趋势,长期变化与温度引起的海水热膨胀效应以及风应力引起的增-减水效应密切相关。 展开更多

关键词 海平面变化 舟山海域 东海 集合经验模态分解算法 线性趋势 非线性趋势

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于EMD算法的光栅莫尔条纹信号去噪方法研究 被引量：4

15

作者 杨华晖 刘福 冯伟利 《计量学报》 CSCD 北大核心 2016年第5期467-471,共5页

针对计量光栅莫尔条纹信号的质量问题，提出了基于经验模态分解（EMD）算法对非平稳光栅莫尔条纹信号模型的去噪方法。建立非平稳的光栅时变信号模型，利用EMD算法不需要定义滤波器参数的自适应性优点，对添加不同噪声的多组光栅信号模... 针对计量光栅莫尔条纹信号的质量问题，提出了基于经验模态分解（EMD）算法对非平稳光栅莫尔条纹信号模型的去噪方法。建立非平稳的光栅时变信号模型，利用EMD算法不需要定义滤波器参数的自适应性优点，对添加不同噪声的多组光栅信号模型进行了滤波分析的仿真实验，其信噪比和均方根误差两项指标优于均值滤波、小波阈值去噪方法。对两路正余弦理想信号添加高次谐波分量，通过对比EMD算法抑制高次谐波前后的李萨如图形，验证了该方法在去噪过程中对光栅莫尔条纹信号正弦性误差补偿的良好效果。 展开更多

关键词 计量学 光栅 莫尔条纹信号 经验模态分解算法 去噪 滤波分析

在线阅读 下载PDF 职称材料

Walsh码软扩频信号降噪算法 被引量：2

16

作者 张丹娜 钱锋 +1 位作者 冯辉 闻年成 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期773-780,共8页

针对低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)条件下,Walsh码软扩频信号盲解扩以及多址信号盲分离难以实现的问题,提出一种Walsh码软扩频信号降噪算法。首先,采用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法将Walsh码软扩频信号... 针对低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)条件下,Walsh码软扩频信号盲解扩以及多址信号盲分离难以实现的问题,提出一种Walsh码软扩频信号降噪算法。首先,采用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法将Walsh码软扩频信号分解为有限个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),分界点位置可通过Walsh码软扩频信号和噪声的IMF自相关函数收敛速度的差异进行判断。然后,采用小波软阈值滤波算法处理分界点之前的IMF。最后,利用处理后的低阶IMF和分界点后的IMF重构Walsh码软扩频信号,减少由于降噪造成的信号损失。仿真结果表明,在一定低SNR范围内,降噪算法以较低误码率(bit error rate,BER)实现解调,信号损失较少。 展开更多

关键词 WALSH码 软扩频信号 降噪 经验模态分解算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于CEEMDAN的最优平滑降噪算法 被引量：2

17

作者 张荣彬 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第6期294-298,317,共6页

经验模态分解类算法处理非线性、非平稳信号具有良好的自适应分解能力,可以将复杂信号分解成按照频率由高到低顺序排列的固有模态函数形式,提取分解后的模态函数构造滤波器可以实现对原始信号的降噪处理。针对构造滤波器时对模态函数缺... 经验模态分解类算法处理非线性、非平稳信号具有良好的自适应分解能力,可以将复杂信号分解成按照频率由高到低顺序排列的固有模态函数形式,提取分解后的模态函数构造滤波器可以实现对原始信号的降噪处理。针对构造滤波器时对模态函数缺乏最优的筛选指标,从而影响到降噪的准确性与降噪效果,提出一种基于CEEMDAN的最优平滑降噪算法。通过参数调节方式对模态进行筛选,从而设计出性能最优的滤波器实现对信号的降噪处理。通过模拟实验与实际实验,验证了该算法对于转动机械噪声信号具有良好的降噪效果。 展开更多

关键词 经验模态分解算法 CEEMDAN 最优平滑降噪 转动机械噪声信号

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于BEEMD分解的红外与可见光图像融合 被引量：4

18

作者 李广安 曹岩 岳晓新 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第14期237-244,共8页

针对二维经验模态分解(BEMD)算法在图像分解过程中存在模态混叠,提出了一种基于二维集合经验模态分解(Bi-dimensional Ensemble Empirical Mode Decomposition,BEEMD)算法的红外与可见光图像融合方法。为了抑制分解过程中存在的模态混... 针对二维经验模态分解(BEMD)算法在图像分解过程中存在模态混叠,提出了一种基于二维集合经验模态分解(Bi-dimensional Ensemble Empirical Mode Decomposition,BEEMD)算法的红外与可见光图像融合方法。为了抑制分解过程中存在的模态混叠现象,获得准确的特征分量和残差分量,使用BEEMD算法对图像进行分解。对获得的特征分量采用局部区域能量选择与加权的融合策略进行融合,而残差分量采用模糊逻辑进行融合。将融合后的特征分量和残差分量叠加得到最后的融合图像。实验结果表明,该方法能够很大程度上保留可见光图像的背景信息,同时突出红外图像的目标,具有较好的可视性,而且在平均梯度(AG)、标准差(SD)、信息熵(IE)等客观评价指标方面,也有明显的优势。 展开更多

关键词 红外与可见光图像 图像融合 模态混叠 二维集合经验模态分解(BEEMD)算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于ICEEMDAN-DCN-Transformer的短期电力负荷预测 被引量：2

19

作者 芦志凡 赵倩 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第4期388-396,共9页

针对传统负荷预测方法易受复杂环境因素影响的问题,提出了基于ICEEMDAN-DCN-Transformer的短期电力负荷组合预测模型,该模型将电力负荷数据通过ICEEMDAN方法分解为若干个IMF和一个Res函数,考虑复杂环境因素的影响,将分解后各分量与环境... 针对传统负荷预测方法易受复杂环境因素影响的问题,提出了基于ICEEMDAN-DCN-Transformer的短期电力负荷组合预测模型,该模型将电力负荷数据通过ICEEMDAN方法分解为若干个IMF和一个Res函数,考虑复杂环境因素的影响,将分解后各分量与环境特征并行输入到DCN-Transformer中进行预测,并将各组预测数据线性相加得到完整的预测结果。以泉州市电力负荷历史数据为基础进行实验,建立4种单一预测模型和3种组合预测模型作为对比模型,对该地10 d、240 h的电力负荷序列加以预测。结果表明,相较于传统算法,所提算法可以显著提高负荷预测的精度并有效降低误差评价指标值,为电力系统的安全运行和规划制定提供理论依据。 展开更多

关键词 电力负荷预测 改进型完全自适应噪声集合经验模态分解算法 深度交叉网络 预测精度 短期负荷 组合预测模型 误差评价

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于CEEMD的云贵高原降水序列周期性特征分析

20

作者 郝海宁 王新鹏 +1 位作者 袁荣才 赵庆志 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第36期15362-15374,共13页

对云贵高原的降水量序列进行多尺度分析,可为喀斯特地区流域的综合治理、水资源的合理利用及地区的可持续发展提供保证。利用互补集合经验模态分解算法(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)结合快速傅里叶变换分析(f... 对云贵高原的降水量序列进行多尺度分析,可为喀斯特地区流域的综合治理、水资源的合理利用及地区的可持续发展提供保证。利用互补集合经验模态分解算法(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)结合快速傅里叶变换分析(fast Fourier transform,FFT)的特征提取方法。选取云贵高原60个站点20年、时间间隔为12 h的降水量观测数据进行周期识别。结果表明:CEEMD算法能够有效提取序列中的月、半周年、周年等特征分量,结合各气象站点位置,发现地理位置上临近站点的周期变化趋势数相似。与云贵高原的柯本-盖革气候分类指数图相对比,符合地区的气候特征,证明该分解方法可有效应用于气候统计;探讨在不同周期性特征影响下,实际降水序列如何响应于各种气候驱动因素,利用自相关函数(autocorrelation function,ACF)分析降水序列与准两年振荡(quasi biennial oscillation,QBO)、Nino3.4指数、热带气旋之间的时滞和相关性。发现区域的降水序列受厄尔尼诺南方涛动(El Nino-Southern Oscillation,ENSO)以及准两年期振荡的影响。区域48.3%站点固有模态函数(intrinsic mode functions,IMFs)呈现双峰年周期,使用极端降水事件与热带气旋降水事件对比,发现云贵高原降水序列双峰值周期的产生受热带气旋影响。 展开更多

关键词 降水量序列 周期性特征 互补集合经验模态分解(CEEMD)算法 热带气旋

在线阅读 下载PDF 职称材料