一种基于总体平均经验模态分解的线谱提取方法 被引量：2

1

作者 刘千里 《舰船电子工程》 2020年第6期40-42,88,共4页

为有效提取目标辐射噪声线谱,采用了一种基于集成经验模态分解(EEMD)的自适应线谱及连续谱提取方法。对舰船辐射噪声频谱进行集成经验模态分解,然后选取合适的IMF进行线谱的提取,使用余量和剩余的IMF进行连续谱的准确估计。通过对舰船... 为有效提取目标辐射噪声线谱,采用了一种基于集成经验模态分解(EEMD)的自适应线谱及连续谱提取方法。对舰船辐射噪声频谱进行集成经验模态分解,然后选取合适的IMF进行线谱的提取,使用余量和剩余的IMF进行连续谱的准确估计。通过对舰船辐射噪声仿真信号分析,该方法能有效地提取舰船辐射噪声的线谱,与小波分析方法进行对比分析后表明,EEMD对信号的分析比小波分析有一定的优越性,而且因EEMD能够突出信号局部特征,对线谱能量有一定的增益。 展开更多

关键词 总体平均经验模态分解 辐射噪声 小波变换 线谱

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补充集成极值加权模态分解及其应用 被引量：1

2

作者 苏缪涎 郑近德 潘紫微 《噪声与振动控制》 CSCD 2020年第3期77-83,共7页

极值加权模态分解(Extreme-point weighted mode decomposition,简称EWMD)是一种新的自适应信号分解方法,通过对相邻三个极值点加权平均后进行曲线拟合,优化均值曲线的构造方式,改善了分解能力,但EWMD仍存在模态混叠现象。基于噪声辅助... 极值加权模态分解(Extreme-point weighted mode decomposition,简称EWMD)是一种新的自适应信号分解方法,通过对相邻三个极值点加权平均后进行曲线拟合,优化均值曲线的构造方式,改善了分解能力,但EWMD仍存在模态混叠现象。基于噪声辅助分解思想,提出了补充集成极值加权模态分解(Complementary ensemble extreme-point weighted mode decomposition,简称CEEWMD)。借助高斯白噪声均匀分布的特征,使信号在尺度上具有连续性,CEEWMD能够有效地抑制模态混叠和实现分解的完备性。通过仿真信号和实测信号分析,将CEEWMD与EWMD和总体平均经验模态分解进行对比,结果验证了其在分解性能和抑制模态混叠等方面的优越性。 展开更多

关键词 故障诊断 极值加权模态分解 总体平均经验模态分解 模态混叠 滚动轴承

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基于补充的集合经验模态最优降噪整形算法

3

作者 董宝伟 钱秋亮 +1 位作者 邵馨叶 邵建龙 《数据通信》 2020年第3期20-22,共3页

为了准确提取噪声干扰的脉冲信号,本文基于补充的集合经验模态分解的最优降噪整形算法,算法基于固有模态函数构建不同的带通滤波器和方波整形,并依据均方误差、线性相关度和目标函数值指标来建立最优降噪整形算法的判断指标。采用脉冲... 为了准确提取噪声干扰的脉冲信号,本文基于补充的集合经验模态分解的最优降噪整形算法,算法基于固有模态函数构建不同的带通滤波器和方波整形,并依据均方误差、线性相关度和目标函数值指标来建立最优降噪整形算法的判断指标。采用脉冲信号、调幅调频信号和高斯白噪声信号合成数值模拟信号进行仿真实验,本算法能够准确地提取脉冲信号,表明数值模拟仿真实验成功,可应用于提取受噪声干扰的单位脉冲信号。 展开更多

关键词 脉冲信号 补充的集合经验模态分解(ceemd) 带通滤波 最优降噪整形算法

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基于变分模态分解算法的单通道无线电混合信号分离 被引量：9

4

作者 江春冬 王景玉 +2 位作者 杜太行 郝静 龙超 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期1618-1626,共9页

针对复杂电磁环境下单通道无线电混合信号分离困难及分离精度不高的问题,提出2次使用变分模态分解(VMD)算法对单通道无线电混合信号进行分离的方法.首先利用VMD算法对单通道无线电混合信号进行粗分离,并将VMD算法与总体平均经验模态分解... 针对复杂电磁环境下单通道无线电混合信号分离困难及分离精度不高的问题,提出2次使用变分模态分解(VMD)算法对单通道无线电混合信号进行分离的方法.首先利用VMD算法对单通道无线电混合信号进行粗分离,并将VMD算法与总体平均经验模态分解(EEMD)算法进行对比,得出前者分离出的信号在时域、频域及信噪比和相似系数等方面均比后者取得的对应结果效果好的结论.然后对VMD算法的参数利用改进的量子粒子群优化算法进行优化,确定所需分量个数和惩罚因子的值.最后对VMD算法分离后的信号使用参数优化后的VMD算法进行细分离.数值模拟和实验信号分析结果均表明,再次分离后所得到的信号精度较利用VMD算法对单通道无线电混合信号进行粗分离时更高,证明了所提算法对单通道无线电混合信号分离的有效性. 展开更多

关键词 变分模态分解 总体平均经验模态分解 改进的量子粒子群优化

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部分集成局部特征尺度分解:一种新的基于噪声辅助数据分析方法 被引量：18

5

作者 郑近德 程军圣 杨宇 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1030-1035,共6页

局部特征尺度分解(Local Characteristic-Scale Decomposition,LCD)是最近提出的一种类似于经验模态分解(EmpiricalMode Decomposition,EMD)的非平稳信号分析方法.为解决LCD方法的模态混淆问题,论文首先提出了基于噪声辅助分析的集成局... 局部特征尺度分解(Local Characteristic-Scale Decomposition,LCD)是最近提出的一种类似于经验模态分解(EmpiricalMode Decomposition,EMD)的非平稳信号分析方法.为解决LCD方法的模态混淆问题,论文首先提出了基于噪声辅助分析的集成局部特征尺度分解方法(Ensemble LCD,ELCD).然而,ELCD有类似于总体平均经验模态分解(En-semble EMD,EEMD)和互补总体平均经验模态分解(Complementary,CEEMD)的固有缺陷,在此基础上,同时结合最近提出的随机性检测方法——排列熵(Permutation Entropy,PE),论文提出了部分集成局部特征尺度分解(Partly EnsembleLCD,PELCD)方法.仿真数据分析表明,论文提出的PELCD方法不仅能够有效地抑制LCD分解的模态混淆,而且在抑制伪分量的产生以及分量精确性等方面要优于CEEMD和ELCD方法. 展开更多

关键词 局部特征尺度分解 模态混淆 排列熵 部分集成局部特征尺度分解 总体平均经验模态分解

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基于CEEMD与TQWT组合方法的爆破振动信号精细化特征提取 被引量：12

6

作者 杨仁树 付晓强 +1 位作者 杨国梁 陈骏 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期38-45,共8页

针对传统小波在爆破振动信号特征提取和分析方面的局限性,提出了基于CEEMD和TQWT组合的信号精细化特征提取方法。预先设定可调品质因子小波TQWT高、低品质因子参数对CEEMD分解优势分量重组信号进行分解,并引入相对权重因子θ,优化了分... 针对传统小波在爆破振动信号特征提取和分析方面的局限性,提出了基于CEEMD和TQWT组合的信号精细化特征提取方法。预先设定可调品质因子小波TQWT高、低品质因子参数对CEEMD分解优势分量重组信号进行分解,并引入相对权重因子θ,优化了分解过程,实现了爆破振动信号特征的精细化提取。分析结果表明:组合方法对爆破振动信号的分析不依赖于先验小波基的选择,分解过程实现了信号的二次滤波。通过连续小波多尺度三维谱和时频小波脊线对比,说明组合算法分解得到的最佳分析信号可真实反映振动信号的细节信息,时频分辨率更高。该组合方法抑制了杂波分量对信号特征的干扰,可精确地提取复杂环境下的爆破振动信号特征信息。 展开更多

关键词 爆破振动 总体平均经验模态分解 可调品质因子小波变换 能量分布 时频脊线

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自适应掩膜信号集成局部特征尺度分解及其应用 被引量：2

7

作者 郑近德 潘海洋 +2 位作者 童靳于 刘庆运 丁克勤 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期2060-2070,共11页

局部特征尺度分解(LCD)是为克服经验模态分解(EMD)中均值曲线构造的不足而提出的一种自适应信号分解方法,已被应用于机械故障诊断领域.但LCD存在与EMD类似的模态混叠问题,为此,基于均匀相位差掩膜信号构造,提出了自适应掩膜信号集成局... 局部特征尺度分解(LCD)是为克服经验模态分解(EMD)中均值曲线构造的不足而提出的一种自适应信号分解方法,已被应用于机械故障诊断领域.但LCD存在与EMD类似的模态混叠问题,为此,基于均匀相位差掩膜信号构造,提出了自适应掩膜信号集成局部特征尺度分解(AMSELCD),该方法不仅能够将一个复杂信号自适应地分解为若干个本征模态函数和一个剩余项之和,而且能够有效地解决LCD的模态混叠现象.通过仿真信号分析,将AMSELCD与现有多种抑制模态分解方法进行了对比,结果表明了所提方法的有效性和优越性.最后,针对滚动轴承和转子碰摩故障振动信号的调制特征,将所提AMSELCD方法应用于转子碰摩和滚动轴承的故障诊断,对比和实验分析结果进一步验证了所提方法的有效性和优越性. 展开更多

关键词 经验模态分解 局部特征尺度分解 总体平均经验模态分解 模态混叠 故障诊断

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基于CEEMD的无绝缘轨道电路调谐区故障特征提取 被引量：6

8

作者 张友鹏 张玉 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第9期2385-2393,共9页

针对无绝缘轨道电路调谐区故障特征难以提取的问题,提出基于补充总体平均经验模态分解(CEEMD)的调谐区故障特征提取方法。采用四端网理论和传输线理论构建无绝缘轨道电路模型,仿真分析调谐区不同故障对轨道电路表面电压的影响;利用经验... 针对无绝缘轨道电路调谐区故障特征难以提取的问题,提出基于补充总体平均经验模态分解(CEEMD)的调谐区故障特征提取方法。采用四端网理论和传输线理论构建无绝缘轨道电路模型,仿真分析调谐区不同故障对轨道电路表面电压的影响;利用经验模态分解(EMD)、总体经验模态分解(EEMD)及CEEMD分别对电压信号进行分解,再提取故障特征向量。仿真结果表明:CEEMD方法抑制了EMD和EEMD引起的模态混叠和残留噪声现象,提高了运算效率,能够有效提取无绝缘轨道电路调谐区故障特征。 展开更多

关键词 无绝缘轨道电路 调谐区 故障特征提取 补充总体平均经验模态分解(ceemd)

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基于CEEMD的压缩感知降噪在雷达信号识别中的应用研究 被引量：1

9

作者 韩晶晶 王树红 《电子器件》 CAS 北大核心 2022年第5期1094-1099,共6页

面对日益复杂的电磁对抗环境,如何有效从复杂噪声背景下提取雷达辐射源信号,成为目前热点难题。为此,提出了基于CEEMD的压缩感知理论降噪方法。原始信号经CEEMD处理,对分解得到的本征模态分量通过计算排列熵确定噪声分量和信号分量,在... 面对日益复杂的电磁对抗环境,如何有效从复杂噪声背景下提取雷达辐射源信号,成为目前热点难题。为此,提出了基于CEEMD的压缩感知理论降噪方法。原始信号经CEEMD处理,对分解得到的本征模态分量通过计算排列熵确定噪声分量和信号分量,在对噪声分量进行有用信号提取时,采用正交匹配追踪算法替代传统阈值处理方法以恢复信号稀疏性,达到降噪目的,该方法无需信号先验知识,克服了传统阈值选取主要依靠主观判断的问题。通过仿真信号分析和雷达辐射源信号识别应用研究,结果表明,所提方法较CEEMD传统阈值方法对低信噪比条件下雷达辐射源信号识别率有了较大的提升,而且减少了有用细节流失。 展开更多

关键词 补充的总体平均经验模态分解方法 排列熵 压缩感知理论 雷达辐射源信号 降噪

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基于CEEMD和LSTM-ARIMA的短期风速预测 被引量：14

10

作者 李秉晨 于惠钧 +1 位作者 丁华轩 刘靖宇 《中国测试》 CAS 北大核心 2022年第2期163-168,共6页

针对风速序列具有很强的随机性和波动性,提出一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)、长短期记忆网络(LSTM)和自回归差分移动平均(ARIMA)的组合预测模型来对短期风速进行准确预测。首先利用CEEMD算法将原始风速序列分解为多个模态分量,... 针对风速序列具有很强的随机性和波动性,提出一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)、长短期记忆网络(LSTM)和自回归差分移动平均(ARIMA)的组合预测模型来对短期风速进行准确预测。首先利用CEEMD算法将原始风速序列分解为多个模态分量,降低风速序列的复杂度;然后通过排列熵(PE)把风速子模态分为高频序列和低频序列,对高频序列和低频序列分别建立LSTM和ARIMA预测模型;最后把子序列预测结果叠加起来,得到最终的风速预测值。实验结果表明,该预测模型的平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为8.68%、0.389 m/s,与其他预测模型的预测结果相比,预测精度有了一定提高。 展开更多

关键词 风速预测 完备总体经验模态分解 长短期记忆网络 自回归差分移动平均

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基于CEEMDAN-UWT降噪的暂态电能质量检测方法 被引量：9

11

作者 卢鹏宇 刘宏勋 《中国测试》 CAS 北大核心 2020年第7期60-67,共8页

针对电网电能质量检测和噪声污染问题,结合自适应噪声总体平均经验模态分解(CEEMDAN)、排列熵(PE)、基于非抽样小波变换(UWT)的小波阈值降噪和希尔伯特黄变换(HHT),提出基于CEEMDAN-UWT降噪的暂态电能质量检测方法。CEEMDAN将扰动信号... 针对电网电能质量检测和噪声污染问题,结合自适应噪声总体平均经验模态分解(CEEMDAN)、排列熵(PE)、基于非抽样小波变换(UWT)的小波阈值降噪和希尔伯特黄变换(HHT),提出基于CEEMDAN-UWT降噪的暂态电能质量检测方法。CEEMDAN将扰动信号分解成具有单分量特征的固有模态函数组,应用UWT阈值降噪处理PE筛选出的含噪分量,重构后获得最终的降噪信号,接着通过HHT获得其扰动特征信息。在LabVIEW环境下独立实现此方法并进行仿真,结果验证方法的有效性。最后以PXI设备为基础开发基于LabVIEW的检测装置,可为现代电能质量检测仪器和系统的开发提供新思路。 展开更多

关键词 电能质量 自适应噪声总体平均经验模态分解 排列熵 非抽样小波变换 LABVIEW

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基于CEEMD与VHBFO_SVM的微网短期负荷预测模型 被引量：3

12

作者 赵敏 《煤矿机电》 2019年第5期38-43,共6页

为适应微网的建设和发展对其负荷预测效率及精度的要求,提出一种基于变概率混合细菌觅食优化算法(VHBFO)优化支持向量机(SVM)的微网短期负荷预测模型。首先利用CEEMD将非平稳的负荷序列按照不同波动尺度逐级进行分解,从而得到多组固有... 为适应微网的建设和发展对其负荷预测效率及精度的要求,提出一种基于变概率混合细菌觅食优化算法(VHBFO)优化支持向量机(SVM)的微网短期负荷预测模型。首先利用CEEMD将非平稳的负荷序列按照不同波动尺度逐级进行分解,从而得到多组固有模态函数分量均值,并建立VHBFO_SVM模型对各组分量分别进行预测,最后通过叠加各组分量的预测结果得到预测值。以国内某微网示范工程项目为例,将VHBFO_SVM用于微网短期负荷预测。实例仿真结果表明,所提出的VHBFO_SVM预测模型优于SVM预测模型,更适用于当前微网短期负荷预测需要。 展开更多

关键词 微网 短期负荷预测 补充的总体平均经验模态分解(ceemd) 变概率混合细菌觅食优化算法(VHBFO) 支持向量机(SVM)

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基于WPES与MEEMD的船用主机振动研究 被引量：1

13

作者 吴刚 江国栋 +1 位作者 闫国华 陈晓东 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第4期103-108,共6页

为揭示船用长冲程低速柴油机健康状态下的振动特征,采用小波包能量谱(Wavelet Packet Energy Spectrum, WPES)和改进的总体平均经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition, MEEMD)结合的特征提取方法,对典型推进工... 为揭示船用长冲程低速柴油机健康状态下的振动特征,采用小波包能量谱(Wavelet Packet Energy Spectrum, WPES)和改进的总体平均经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition, MEEMD)结合的特征提取方法,对典型推进工况下低速机的表面振动信号进行3层小波包分解和重构。通过对能量占比较大的节点采用MEEMD方法进行分解,获得IMF1分量频谱。研究结果表明,在40%以下的较低发动机负荷时,各单次燃烧循环的振动波动较小,振动幅值基本一致。提升至50%以上发动机负荷时,燃烧引起振动波动明显增强。50%工况下,中高频能量占总能量的41.51%,为主要振动源。 展开更多

关键词 船用低速柴油机 小波包能量谱 改进的总体平均经验模态分解 振动特性 状态评估

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基于EEMD能量熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法 被引量：56

14

作者 张超 陈建军 郭迅 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期932-939,共8页

针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出基于总体平均经验模态分解(EEMD)和支持向量机的齿轮故障诊断方法。通过EEMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模函数(IMF);齿轮... 针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出基于总体平均经验模态分解(EEMD)和支持向量机的齿轮故障诊断方法。通过EEMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模函数(IMF);齿轮发生不同的故障时,在不同频带内的信号能量值会发生改变,故可通过计算不同振动信号的EEMD能量熵判断是否发生故障;从包含有主要故障信息的IMF分量中提取出来的能量特征作为输入建立支持向量机,判断齿轮的工作状态和故障类型。实验结果表明:文中提出的方法能有效地应用于齿轮的故障诊断。 展开更多

关键词 总体平均经验模态分解 本征模函数 能量熵 支持向量机 故障诊断

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EEMD在同时消除脉搏血氧检测中脉搏波信号高频噪声和基线漂移中的应用 被引量：21

15

作者 韩庆阳 王晓东 +1 位作者 李丙玉 周鹏骥 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1384-1388,共5页

人体血氧饱和度是基于脉搏波信号测量得到的,然而在脉搏波信号采集的过程中存在着由人体呼吸和仪器本身热噪声等带来的基线漂移和高频噪声,影响人体血氧饱和度的测量精度。因此,该文提出一种总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mo... 人体血氧饱和度是基于脉搏波信号测量得到的,然而在脉搏波信号采集的过程中存在着由人体呼吸和仪器本身热噪声等带来的基线漂移和高频噪声,影响人体血氧饱和度的测量精度。因此,该文提出一种总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与基于排列熵(Permutation Entropy,PE)的信号随机性检测相结合的方法,同时消除基线漂移和高频噪声。对脉搏波信号进行EEMD分解,计算分解到得到的内在模式分量的排列熵,选取阈值,分别判断并剔除代表高频噪声和基线漂移的内在模式分量。最后信号重构就得到同时消除高频噪声和基线漂移的脉搏波信号。通过自行研制的测量装置所采集的脉搏波信号进行实验验证,利用信号的频谱和交直流比R评价效果。结果表明:该方法有效地同时消除了脉搏波信号中的高频噪声和基线漂移,这将有利于人体血氧饱和度测量精度的提高。 展开更多

关键词 脉搏波信号 人体血氧饱和度 高频噪声 基线漂移 总体平均经验模态分解 排列熵

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基于EEMD与FastICA的损伤异常识别与定位 被引量：13

16

作者 姜绍飞 陈志刚 +2 位作者 沈清华 吴铭昊 麻胜兰 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期203-209,共7页

为了准确地提取结构损伤异常信息,消除小波奇异值分解时存在需要特定的小波基和分解层数以及经验模态分解(EMD)方法存在诸如虚假模态混叠等问题,提出一种基于改进的总体平均经验模态分解(EEMD)与快速独立分量分析(Fast ICA)相结合的提... 为了准确地提取结构损伤异常信息,消除小波奇异值分解时存在需要特定的小波基和分解层数以及经验模态分解(EMD)方法存在诸如虚假模态混叠等问题,提出一种基于改进的总体平均经验模态分解(EEMD)与快速独立分量分析(Fast ICA)相结合的提取结构损伤特征并进行识别与定位的新方法。首先,通过EEMD对结构动力响应信号进行预处理并用Fast ICA提取出包含损伤信息的特征分量对结构响应异常进行识别和初步定位;然后,计算归一化的源分布向量(NSDV)的最大值,并根据该最大值精确定位结构损伤。最后,通过框架数值算例和试验进行了所提方法的验证,结果表明该算法能够较好地进行结构损伤异常的识别与定位。 展开更多

关键词 总体平均经验模态分解 快速独立分量分析 损伤定位 源分布向量

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基于频率截止的EEMD方法研究 被引量：5

17

作者 黄杰 张梅军 +1 位作者 柴凯 陈灏 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期101-105,共5页

为解决总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)中虚假IMF分量过多问题,提出了一种基于频率截止的EEMD方法。该方法采用一种新的IMF筛分终止条件——以信号自身的最小频率为EMD分解IMF分量的截止频率;然后将... 为解决总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)中虚假IMF分量过多问题,提出了一种基于频率截止的EEMD方法。该方法采用一种新的IMF筛分终止条件——以信号自身的最小频率为EMD分解IMF分量的截止频率;然后将基于频率截止的IMF筛分终止条件引入EEMD分解。通过仿真和实测信号分析,并与EMD、EEMD分解结果比较得到,运用频率截止的EEMD方法不仅有效减少了虚假IMF分量的产生,使得分解的目的性更加明确,而且保证了EEMD分解出的IMF分量的完备性,更好地抑制了模态混叠现象。 展开更多

关键词 总体平均经验模态分解 频率截止 模态混叠 IMF分量

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基于EEMD和关联维数的小电流接地故障选线 被引量：8

18

作者 张淑清 赵朋程 +3 位作者 陈颖 刘子玥 张立国 严冰 《计量学报》 CSCD 北大核心 2016年第3期300-305,共6页

提出一种基于总体平均经验模态分解（EEMD）和关联维数相结合的小电流接地故障选线新方法。EEMD对非线性、非平稳信号的处理，不仅能达到与经验模态分解（EMD）相同的效果，同时又能有效地抑制模式混叠，非常适用于对小电流接地故障信... 提出一种基于总体平均经验模态分解（EEMD）和关联维数相结合的小电流接地故障选线新方法。EEMD对非线性、非平稳信号的处理，不仅能达到与经验模态分解（EMD）相同的效果，同时又能有效地抑制模式混叠，非常适用于对小电流接地故障信号的处理。关联维数作为反映系统状态的特征量，能定量分析故障状态，提高故障诊断能力。在计算关联维数前，需要进行相空间重构，采用极大联合熵算法求取最佳延迟时间，以往用互信息求取延迟时间法，该方法简化了算法，缩短了计算关联维数的时间。最后采用G-P算法计算零序电流相关分量的关联维数，通过比较关联维数，实现故障选线。实验结果表明该方法能快速准确地选出故障线路，为小电流接地故障选线提供一种有效的新方法。 展开更多

关键词 计量学 故障选线 小电流接地 总体平均经验模态分解 关联维数 极大联合熵 G—P算法

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改进EEMD方法及混沌降噪应用研究 被引量：4

19

作者 位秀雷 林瑞霖 +1 位作者 刘树勇 杨庆超 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第17期35-41,共7页

在总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)降噪过程中,对本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)的有效处理一直是影响降噪效果的关键。为此,提出一种基于改进EEMD的去噪方法。基于"3σ"法则... 在总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)降噪过程中,对本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)的有效处理一直是影响降噪效果的关键。为此,提出一种基于改进EEMD的去噪方法。基于"3σ"法则和奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)提取第一个IMF分量中有用信号细节。利用连续均方误差准则对剩余IMF分量进行高低频区分,分别使用SVD和S-G算法提取高低频分量的有用信号,可以有效避免了高频部分有用信号的流失,同时剔除低频分量中的部分噪声,克服了EEMD去噪时IMFs难以有效处理的不足。为了验证该方法的有效性,进行了数字仿真与双势阱混沌振动试验,结果表明,该方法的降噪效果优于小波加权和EEMD去噪方法。 展开更多

关键词 总体平均经验模态分解 混沌信号 奇异值分解 降噪 S-G滤波

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一种基于声阵列信息融合及改进EEMD的信号降噪方法 被引量：9

20

作者 邸忆 顾晓辉 龙飞 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第15期133-141,共9页

针对声阵列多通道信号的去噪问题,提出一种基于多传声器信息融合辅助的改进总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)的被动声信号去噪方法。对标准EEMD进行改进,通过多通道信号频谱分析,选取多传声器信号最... 针对声阵列多通道信号的去噪问题,提出一种基于多传声器信息融合辅助的改进总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)的被动声信号去噪方法。对标准EEMD进行改进,通过多通道信号频谱分析,选取多传声器信号最小有效频率作为各通道信号EEMD分解的筛选截止频率,采用改进的EEMD算法将原始信号快速分解为完备的IMF分量,有效抑制了模态混叠现象并提高信号分解效率;引入声阵列时延矢量封闭准则(Time Delay Vector Close Rule,TDVCR)概念,结合多传声器数据一致性融合及信号相关性理论,对各IMF分量进行相应的权重计算,再由已确定权值对各IMF分量进行加权重构得到去噪信号;最终通过半实物仿真试验以及同传统EMD去噪的比较验证了该算法在多通道信号去噪中的有效性和实用性。 展开更多

关键词 声阵列 信号去噪 总体平均经验模态分解 数据一致性融合 时延矢量封闭准则

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