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基于完全自适应噪声集合经验模态分解和互相关分析的核电厂信号降噪研究 被引量:2
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作者 刘琳琳 王振宇 +1 位作者 李露 陈嘉翊 《核科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期80-90,共11页
针对在强噪声背景中提取核电厂信号有效成分的问题,本文提出一种将完全自适应噪声集合经验模态分解与互相关分析法相结合的降噪方法并进行验证。该方法的主要步骤如下。首先,通过完全自适应噪声集合经验模态分解法对电站信号进行有效分... 针对在强噪声背景中提取核电厂信号有效成分的问题,本文提出一种将完全自适应噪声集合经验模态分解与互相关分析法相结合的降噪方法并进行验证。该方法的主要步骤如下。首先,通过完全自适应噪声集合经验模态分解法对电站信号进行有效分解,得到全部的本征模态分量。然后,根据互相关系数将上述分量进行筛选,得到有用信号主导的分量,将其叠加、重构成降噪后信号。最后,使用降噪指标对降噪效果进行评价。结果表明:与基于经验模态分解、集合经验模态分解的降噪方法相比,本文所提方法得到的降噪后信号信噪比更高、均方根误差更小、相关系数更大、平滑度更好,具有更优的降噪效果。 展开更多
关键词 信号降噪 经验模态分解 集合经验模态分解 完全自适应噪声集合经验模态分解 互相关分析
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基于完全自适应噪声集合经验模态分解与小波变换相结合的GPS/BDS-3多路径误差削弱研究
2
作者 童润发 《现代信息科技》 2022年第15期45-47,51,共4页
多路径误差是GNSS短基线相对定位过程中主要的误差源,已经影响定位的精度。针对经验模态分解(EMD)存在断点效应和模态混叠问题,提出了一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)-小波变换(WT)的提取GNSS多路径的方法。通过两天的... 多路径误差是GNSS短基线相对定位过程中主要的误差源,已经影响定位的精度。针对经验模态分解(EMD)存在断点效应和模态混叠问题,提出了一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)-小波变换(WT)的提取GNSS多路径的方法。通过两天的GPS/BDS-3的实测数据处理分析,实验结果表明,采用CEEMDAN-WT提取多路径相关系数高于小波分析、经验模态分解(EMD),实时削弱多路径误差中使用CEEMDAN-WT比其他两者方法效果更好。 展开更多
关键词 GPS BDS-3 完全自适应噪声集合经验模态分解 恒星日滤波
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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
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
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基于集成经验模态分解算法的舰船噪声特征提取研究
4
作者 陈志强 曹建芳 彭存赫 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第3期172-175,共4页
为解决模态混叠问题,提取更为全面的舰船噪声特征,设计了基于集成经验模态分解算法的舰船噪声特征提取方法。利用非线性局部投影滤波方法处理舰船信号,利用集成经验模态分解算法分解滤波后的噪声信号,提取具有关键噪声特征的固有模态函... 为解决模态混叠问题,提取更为全面的舰船噪声特征,设计了基于集成经验模态分解算法的舰船噪声特征提取方法。利用非线性局部投影滤波方法处理舰船信号,利用集成经验模态分解算法分解滤波后的噪声信号,提取具有关键噪声特征的固有模态函数(IMF)分量;利用相关系数法计算各IMF分量和信号间的相关系数,保留相关系数大于设置门限阈值的IMF分量,根据排列熵提取全面的舰船噪声特征。实验证明,该方法可有效分解噪声信号,得到相关系数最高的IMF分量,获得理想舰船噪声特征。 展开更多
关键词 舰船噪声 特征提取 局部投影 经验模态分解 排列熵
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基于互补集合经验模态分解和支持向量回归机的城市轨道交通线路轨距劣化预测
5
作者 贾清天 林海剑 金忠 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第1期50-55,共6页
[目的]为了加强城市轨道交通区间线路质量的状态管理,需要对轨距在空间上的整体劣化趋势进行预测。[方法]引入CEEMD(互补集合经验模态)理论,提取轨道区间几何形位的IMF(本征模态函数),利用PSO(改进粒子群)算法优化SVR(支持向量回归机),... [目的]为了加强城市轨道交通区间线路质量的状态管理,需要对轨距在空间上的整体劣化趋势进行预测。[方法]引入CEEMD(互补集合经验模态)理论,提取轨道区间几何形位的IMF(本征模态函数),利用PSO(改进粒子群)算法优化SVR(支持向量回归机),对提取数据进行训练,标定预测模型最优参数后进行测试集验证,构建CEEMD-PSO-SVR预测模型。通过上海轨道交通16号线上行轨道区间K12+134—K15+743内的1128组轨检样本数据对预测模型进行了试验。[结果及结论]CEEMD-PSO-SVR预测模型同PSO-SVR模型、ARIMA(自回归移动平均模型)相比,在均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差绝对值等3项性能评价指标上具有优势。 展开更多
关键词 城市轨道交通线路 轨距劣化 互补集合经验模态分解 支持向量回归机
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融合自适应滑动集合经验模态分解的机器学习月径流预测方法
6
作者 胡永旭 乔长录 +1 位作者 刘延雪 李旭 《水电能源科学》 北大核心 2024年第10期6-10,共5页
为提高月径流预测精度,解决传统分解集成径流预测方法提前引入“未来信息”在实际工程中无法实现的问题,提出了一种基于自适应滑动集合经验模态分解(ASEEMD)、秃鹰搜索(BES)算法和极限学习机(ELM)耦合的月径流预测模型(ASEEMD-BES-ELM)... 为提高月径流预测精度,解决传统分解集成径流预测方法提前引入“未来信息”在实际工程中无法实现的问题,提出了一种基于自适应滑动集合经验模态分解(ASEEMD)、秃鹰搜索(BES)算法和极限学习机(ELM)耦合的月径流预测模型(ASEEMD-BES-ELM)。并以玛纳斯河1957~2014年的月径流序列为例,首先,利用ASEEMD对原始月径流序列自适应分解,得到若干子序列;其次,将各子序列分别输入到结合BES算法和网格搜索优化后的ELM模型中预测;最后,累加各子序列预测结果,得到最终月径流预测值。与ELM^(*)、BES-LEM^(*)、BES-ELM、EEMD-BES-ELM(传统“捆绑分解”)模型对比结果表明,ASEEMD-BES-ELM模型的纳什效率系数为0.971、平均绝对误差为5.173m^(3)/s、均方根误差为8.282m^(3)/s、平均绝对百分比误差为16.033%,在符合实际应用中预测精度最高。结果可为干旱区月径流预测研究提供参考。 展开更多
关键词 月径流预测 自适应分解 集合经验模态分解 秃鹰搜索算法 极限学习机 玛纳斯河
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电阻抗断层成像技术的心肺信号降维集合经验模态分解方法研究
7
作者 李坤 李蔚琛 +4 位作者 郭奕彤 王伟策 王煜 闫孝姮 史学涛 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期539-549,共11页
心脏射血与肺通气活动信息的实时获取具有重要临床意义。本研究提出了一种基于胸部电阻抗断层成像(EIT)的心肺信号降维集合经验模态分解方法,以同时分离胸部EIT数据中的心脏射血和肺通气活动信号。招募9名志愿者进行了EIT胸部数据采集... 心脏射血与肺通气活动信息的实时获取具有重要临床意义。本研究提出了一种基于胸部电阻抗断层成像(EIT)的心肺信号降维集合经验模态分解方法,以同时分离胸部EIT数据中的心脏射血和肺通气活动信号。招募9名志愿者进行了EIT胸部数据采集。首先,根据屏息状态下胸部EIT数据中心脏活动信号的强弱对测量通道分类;随后,使用集合经验模态分解方法对自主呼吸状态下的EIT数据进行分解,并根据频谱特性对分解出的各分量归类,以得到肺通气EIT信号;然后,结合带通滤波方法,同时依据前述通道分类对心脏活动信号降维,得到心脏活动EIT信号;最后,重构得到通气相和心搏相EIT图像序列。结果表明,该方法可在通气相图像的肺区能够获得最高的肺通气功率谱峰(52.71±1.39)dB,在心搏相图像的心脏区域能够获得最高的心脏活动功率谱峰(43.05±3.26)dB,表明保留的通气信息和心脏活动信息非常丰富,同时在通气相图像心脏区域获得了最低心脏活动相关功率谱峰(10.02±2.65)dB,表明心脏活动的抑制效果更佳,相较于参考方法均有显著性差异(P<0.05)。研究表明,该方法可以有效分离肺通气与心脏活动相关信号,分别保留各自活动信息并抑制心脏对肺区成像的影响,同时实现对干扰信号的有效抑制,为临床上提供更加准确的治疗策略指导奠定基础。 展开更多
关键词 电阻抗断层成像 集合经验模态分解 心脏活动相关信号 肺通气
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基于集合经验模态分解和指数能量法的水泵水轮机尾水管压力脉动信号特征提取 被引量:1
8
作者 田毓龙 郑祥豪 +2 位作者 李浩 张宇宁 李金伟 《力学与实践》 2024年第2期290-297,共8页
提取水泵水轮机尾水管压力脉动信号中的动态特征信息,准确识别涡带强度,是近年来水泵水轮机工程领域的研究重点。本文基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和模态指数能量法,对某水泵水轮机发电工况不同... 提取水泵水轮机尾水管压力脉动信号中的动态特征信息,准确识别涡带强度,是近年来水泵水轮机工程领域的研究重点。本文基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和模态指数能量法,对某水泵水轮机发电工况不同负荷下的尾水管压力脉动信号进行特征提取,得到如下结论。首先,基于EEMD的模态指数能量能够有效地反映信号中的能量分布规律。其次,在涡带增强过程中,基于EEMD的最大模态指数能量不断升高,表明尾水管内的流动状况变得更加复杂,涡带特征信息也更加丰富。最后,使用最大与平均指数能量构建的特征向量能够准确反映不同的尾水管涡带强度,并且能够作为智能分类器的输入特征向量,有利于后续进一步的识别与诊断,具有重要的工程意义。 展开更多
关键词 水泵水轮机 尾水管 集合经验模态分解 指数能量 特征提取
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基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法 被引量:17
9
作者 蔡念 黄威威 +2 位作者 谢伟 叶倩 杨志景 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期2383-2389,共7页
经验模式分解(EMD)及其改进算法作为实用的信号处理方法至今仍然缺少严格的数学理论。该文尝试从数学理论上分析集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解的重构误差,推导了总体残留噪声的计算公式。针对自适应噪声集合经验模式分... 经验模式分解(EMD)及其改进算法作为实用的信号处理方法至今仍然缺少严格的数学理论。该文尝试从数学理论上分析集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解的重构误差,推导了总体残留噪声的计算公式。针对自适应噪声集合经验模式分解在每一层固有模态分量上仍然存在残留噪声的问题,在分解过程中添加成对的正负噪声分量,提出一种基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法。实验结果表明,相比于集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解,所提的方法能够明显地减少每一层固有模态分量中残留的噪声,拥有较好的信号重构精度和更快的分解速度。 展开更多
关键词 经验模式分解 集合经验模式分解 自适应噪声集合经验模式分解 模态混叠
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深海环境下利用噪声抵消器和经验模态分解的拖船干扰抑制方法 被引量:1
10
作者 周健 宋雪晶 +1 位作者 刘福臣 张伟 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期443-453,共11页
针对深海环境下拖船自噪声在靠近端射和非端射方向产生的多途角扩展干扰影响拖曳声纳探测性能的问题,提出一种利用归一化最小均方误差(Normalized Least Mean Square,NLMS)噪声抵消器和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)... 针对深海环境下拖船自噪声在靠近端射和非端射方向产生的多途角扩展干扰影响拖曳声纳探测性能的问题,提出一种利用归一化最小均方误差(Normalized Least Mean Square,NLMS)噪声抵消器和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的拖船干扰抑制方法。通过借鉴逆波束形成(Inverse Beamforming,IBF)的思想,对靠近端射方向的干扰波束进行相位补偿,重构出时域干扰信号,并将其作为自适应噪声抵消器的输入信号,基阵接收信号作为期望信号,利用NLMS方法调整滤波器的权值,进行初步干扰抑制。在此基础上通过EMD对噪声抵消器的输出结果进行分解得到多个本征模态(Intrinsic Mode Function,IMF)和残余分量,再利用匹配滤波方法筛选出用于重构拖船噪声的IMF,并在阵元域抵消完成干扰抑制,其中匹配模版为靠近端射方向频域干扰波束逆傅里叶变换得到的时域干扰信号。仿真数据和海试数据分析结果表明,与其他方法相比,所提方法能够大幅度抑制拖船自噪声产生的多途角扩展干扰,提升拖曳声纳在干扰盲区内对弱目标信号的检测能力。 展开更多
关键词 拖船噪声 噪声抵消器 经验模态分解 检测能力 干扰抑制
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基于集合经验模态分解的舰船辐射噪声能量分析 被引量:15
11
作者 杨宏 李亚安 李国辉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第16期55-59,共5页
利用集合经验模态分解方法研究舰船辐射噪声的特征参数提取及分类,对预处理后三种不同类别舰船辐射噪声进行能量分析,讨论其高低频能量差特征参数。计算不同类别、一定样本数量的舰船辐射噪声高低频能量差发现,同类舰船高低频能量差基... 利用集合经验模态分解方法研究舰船辐射噪声的特征参数提取及分类,对预处理后三种不同类别舰船辐射噪声进行能量分析,讨论其高低频能量差特征参数。计算不同类别、一定样本数量的舰船辐射噪声高低频能量差发现,同类舰船高低频能量差基本处于同一水平,不同类型舰船高低频能量差存在明显差异。结果表明,利用集合经验模态分解方法提取的舰船辐射噪声特征参数对舰船类别具有较好的可分性。可为水下目标信号探测及识别提供参考。 展开更多
关键词 集合经验模态分解 舰船辐射噪声 高低频能量差 特征提取
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基于自适应噪声完整聚合经验模态分解-极限学习机的短期血糖预测 被引量:6
12
作者 王延年 郭占丽 +1 位作者 袁进磊 李全忠 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期702-710,共9页
糖尿病患者的血糖浓度时间序列具有时变、非线性和非平稳的特点,为提高血糖预测精度,提出一种自适应噪声的完整聚合经验模态分解(CEEMDAN)与极限学习机(ELM)相结合的短期血糖预测模型。首先,利用CEEMDAN方法将患者的血糖浓度时间序列进... 糖尿病患者的血糖浓度时间序列具有时变、非线性和非平稳的特点,为提高血糖预测精度,提出一种自适应噪声的完整聚合经验模态分解(CEEMDAN)与极限学习机(ELM)相结合的短期血糖预测模型。首先,利用CEEMDAN方法将患者的血糖浓度时间序列进行分解,得到不同频段的血糖分量IMF(本征模态函数)和残余分量,以降低血糖时间序列的非平稳性;然后对各血糖分量IMF和残余分量分别构建极限学习机,并将各极限学习机的预测结果融合,获得患者未来血糖浓度的预测值,提高预测精度;在此基础上,进行低血糖预警。利用从河南省人民医院内分泌科采集的56例患者的数据进行模型检验,结果表明:与ELM模型和EMD-ELM模型相比,CEEMDAN-ELM短期血糖预测模型提前45 min的预测仍可达到较高预测水平(RMSE=0.205 1,MAPE=2.116 4%);低血糖预警虚警率和漏警率分别为0.97%和7.55%。血糖预测时间的延长,可以为医生和患者提供充足时间进行血糖浓度控制,提高糖尿病治疗的效果。 展开更多
关键词 血糖预测 低血糖预警 自适应噪声完整聚合经验模态分解 极限学习机
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基于集合经验模态分解和排列熵的核电厂信号降噪研究 被引量:1
13
作者 王雨辰 李鼎 +1 位作者 胡玥 孙晨雨 《核科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期98-107,共10页
本文提出了一种基于集合经验模态分解和排列熵的电站信号降噪方法。该方法流程如下,首先,采用集合经验模态分解对电站典型实测信号进行了分解,获得对应的本征模态分量。其次,采用排列熵对本征模态分量进行混沌度的定量评价,从而实现实... 本文提出了一种基于集合经验模态分解和排列熵的电站信号降噪方法。该方法流程如下,首先,采用集合经验模态分解对电站典型实测信号进行了分解,获得对应的本征模态分量。其次,采用排列熵对本征模态分量进行混沌度的定量评价,从而实现实测信号中的有用信号和噪声信号的区分。对于后者,采用改进的小波软阈值降噪法进行降噪。最后,根据排列熵筛分后的有用信号和改进的小波软阈值降噪后的噪声信号进行重构,得到降噪后的信号。另外,本文也采用了主流的经验模态分解和局部均值分解对该信号进行了处理,并将分析结果进行对比。对比结果表明,基于本文所提方法得到的降噪后信号排列熵较小,表明降噪效果要优于以上两种方法。 展开更多
关键词 信号降噪 经验模态分解 局部均值分解 集合经验模态分解 排列熵
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基于经验模态分解的船舶辐射噪声特征提取研究
14
作者 崔建忠 姜淼 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第18期150-153,共4页
船舶辐射噪声中的线谱分量具有较高的强度和稳定度,通过测定并跟踪线谱,可以精确地估计目标的运动参数。为此,研究基于经验模态分解的船舶辐射噪声特征提取方法。首先,构建船舶辐射噪声数学模型,用于获取船舶辐射噪声信号;然后,运用经... 船舶辐射噪声中的线谱分量具有较高的强度和稳定度,通过测定并跟踪线谱,可以精确地估计目标的运动参数。为此,研究基于经验模态分解的船舶辐射噪声特征提取方法。首先,构建船舶辐射噪声数学模型,用于获取船舶辐射噪声信号;然后,运用经验模态分解方法提取船舶辐射噪声的7个经验模态分量和1个余项,并计算船舶辐射噪声经验模态分量的样本熵;最后,选择样本熵最大的船舶辐射噪声检验模态分量作为船舶辐射噪声的特征。实验结果表明,该方法可以准确获得船舶运行设备的辐射噪声,且具备较强的舰船辐射噪声分帧能力。该方法还可以有效地将舰船辐射噪声分解成不同经验模态分量,大大降低了船舶辐射噪声余项接近零。 展开更多
关键词 经验模态分解 船舶辐射噪声 特征提取 样本熵
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采用集合经验模态分解和改进阈值函数的心电自适应去噪方法 被引量:24
15
作者 尹丽 陈富民 +1 位作者 张琦 陈鑫 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期101-107,共7页
针对心电信号中存在基线漂移、工频和肌电干扰等噪声对后续的分析和诊断带来干扰的问题,提出了集合经验模态分解(EEMD)改进阈值函数的心电自适应去噪方法。运用EEMD将含噪心电信号分解得到一组由高频到低频分布的固有模态函数(IMF)。采... 针对心电信号中存在基线漂移、工频和肌电干扰等噪声对后续的分析和诊断带来干扰的问题,提出了集合经验模态分解(EEMD)改进阈值函数的心电自适应去噪方法。运用EEMD将含噪心电信号分解得到一组由高频到低频分布的固有模态函数(IMF)。采用过零率自适应判断各IMF的噪声类别:若IMF包含高频噪声,采用结合软硬阈值优缺点所提出的改进阈值函数以去除IMF分量中的高频噪声;若IMF包含低频的基线漂移,则采用中值滤波器抑制基线漂移。最后将处理后的IMF分量叠加,即可重构去噪后的心电信号。实验结果表明,与已有的小波阈值法去噪后的信噪比(SNR)和均方根误差(RSME)对比,所提方法对心电信号去噪效果更加显著,而且能完整地保留波形特征。 展开更多
关键词 心电自适应去噪 集合经验模态分解 过零率 改进阈值函数
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采用样本熵自适应噪声完备经验模态分解的脑电信号眼电伪迹去除算法 被引量:16
16
作者 杨磊 杨帆 何艳 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期177-184,共8页
针对脑电(EEG)信号容易被眼电(EOG)伪迹污染,而常规伪迹去除算法会导致EEG有用信息大量丢失的问题,提出一种采用样本熵完备经验模态分解的EOG伪迹去除算法。首先,利用独立成分分析(ICA)算法将EEG分解为独立分量;然后,对各独立分量进行... 针对脑电(EEG)信号容易被眼电(EOG)伪迹污染,而常规伪迹去除算法会导致EEG有用信息大量丢失的问题,提出一种采用样本熵完备经验模态分解的EOG伪迹去除算法。首先,利用独立成分分析(ICA)算法将EEG分解为独立分量;然后,对各独立分量进行样本熵分析,接着引入阈值对伪迹分量进行自动识别,识别后的伪迹分量经过自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)算法分解后采用小波阈值降噪;最后采用逆CEEMDAN和逆ICA算法重构信号,达到伪迹去除的目的。采用公开的BCI2000运动想象数据集中60组数据进行实验,结果表明,所提算法的EOG伪迹自动识别正确率达80%,比基于峰度的伪迹识别算法提高约26.7%;采用公开的Klados EEG数据集中15组数据进行实验,结果表明,重构后的EEG信号与纯净的EEG信号的相关系数为0.841,均方根误差较受污染信号降低约56.82%。实验结果证明了所提算法在提高伪迹去除能力的同时能够有效保留有用脑电信息。 展开更多
关键词 脑电图 眼电伪迹 独立成分分析 自适应噪声完备经验模态分解 小波
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完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解 被引量:19
17
作者 何刘 丁建明 +1 位作者 林建辉 刘新厂 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期232-242,共11页
经验模态分解(EMD)是一种自适应非线性非平稳数据处理方法。噪声辅助的EMD方法能克服EMD方法在处理间歇信号时出现的"模态混叠"现象。在这些噪声辅助方法中,互补集总经验模态分解(CEEMD)和完全噪声辅助噪声集总经验模态分解(C... 经验模态分解(EMD)是一种自适应非线性非平稳数据处理方法。噪声辅助的EMD方法能克服EMD方法在处理间歇信号时出现的"模态混叠"现象。在这些噪声辅助方法中,互补集总经验模态分解(CEEMD)和完全噪声辅助噪声集总经验模态分解(CEEMDAN)恢复了EMD分解的完整性。在现有分析方法上提出了完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解(CCWEEMDAN)算法。该算法能用更小的集总数、更少的迭代次数和极小的计算消耗获得更好的光谱分离效果和数目较少的筛选模态。 展开更多
关键词 经验模态分解 集合经验模态分解 噪声辅助 模态混叠 互补集总经验模态分解
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基于集合经验模态分解敏感固有模态函数选择算法的滚动轴承状态识别方法 被引量:33
18
作者 王玉静 康守强 +3 位作者 张云 刘学 姜义成 Mikulovich V I 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期595-600,共6页
为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,... 为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,以此获得振动信号的初始特征。再运用奇异值分解和自回归(AR)模型方法得到滚动轴承各状态振动信号的特征向量,并将其输入到改进的超球多类支持向量机中进行智能识别,从而实现滚动轴承的正常状态,不同故障类型及不同性能退化程度的各状态识别。实验结果表明,相比基于经验模态分解结合自回归模型或奇异值分解的特征提取方法,该方法可更有效地提取滚动轴承故障特征信息,且识别精度更高。 展开更多
关键词 信号处理 状态识别 非平稳信号 集合经验模态分解(EEMD) 敏感固有模态函数(IMF)
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基于经验模态分解和独立成分分析的柴油机噪声源识别技术 被引量:17
19
作者 张俊红 李林洁 +2 位作者 刘海 王健 王凯楠 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期544-549,共6页
为有效地控制整机噪声能量和提高整机噪声品质,采用经验模态分解(EMD)和独立成分分析(ICA)技术,通过将EMD分解后的本征模函数作为ICA方法中的多个虚拟通道,解决了对单一采样信号进行盲源识别的欠定问题.将该思路应用于柴油机辐射噪声的... 为有效地控制整机噪声能量和提高整机噪声品质,采用经验模态分解(EMD)和独立成分分析(ICA)技术,通过将EMD分解后的本征模函数作为ICA方法中的多个虚拟通道,解决了对单一采样信号进行盲源识别的欠定问题.将该思路应用于柴油机辐射噪声的主要噪声声源的识别研究,同时利用相干分析与时频分析技术实现柴油机噪声声源的准确识别.结果表明,EMD-ICA联合的噪声声源分离识别技术,可用来识别柴油机燃烧噪声、机械噪声声源,有效地克服了EMD技术在噪声声源识别中的模态混叠问题,降低了ICA技术对单一采样信号进行准确识别的难度. 展开更多
关键词 柴油机 经验模态分解 独立成分分析 噪声源识别
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基于噪声辅助多元经验模态分解和多尺度形态学的滚动轴承故障诊断方法 被引量:17
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作者 武哲 杨绍普 +2 位作者 任彬 马新娜 张建超 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期127-133,共7页
为了从强噪背景中提取滚动轴承微弱故障特征,提出一种基于噪声辅助多元经验模态分解(Noise Assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NAMEMD)和数学形态学的滚动轴承故障诊断方法。NAMEMD是新提出的一种基于噪声辅助数据分... 为了从强噪背景中提取滚动轴承微弱故障特征,提出一种基于噪声辅助多元经验模态分解(Noise Assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NAMEMD)和数学形态学的滚动轴承故障诊断方法。NAMEMD是新提出的一种基于噪声辅助数据分析方法,其克服了集成经验模态分解的模态混淆和运算量大等问题。将NAMEMD与多尺度形态学相结合应用于滚动轴承故障诊断。该方法首先利用NAMEMD将多分量调频调幅故障信号自适应分解为一系列IMF分量;其次,选取能量高的IMF分量求和重构;最后利用多尺度形态学差值滤波器提取信号的故障特征频率。为了验证理论的正确性,进行了仿真试验和轴承故障试验,并与EEMD和包络解调进行了比较,结果表明该方法在进一步降低模态混叠效应的同时,明显提高了运算速度,对滚动轴承外圈、内圈和滚子故障的检测精度更高,能够清晰地提取出故障信号的故障特征频率。 展开更多
关键词 噪声辅助多元经验模态分解 模态混叠 多尺度形态学 滚动轴承 故障诊断
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