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结合局部邻域特性和C-BEMD的图像融合方法 被引量:6
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作者 胡钢 郑皎月 秦新强 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期607-615,共9页
针对基于二维经验模态分解(BEMD)图像融合方法的不足,提出一种结合局部邻域特性和可协调二维经验模态分解(C-BEMD)的图像融合方法.为了克服BEMD应用于图像融合时存在的内蕴模函数(IMF)个数和频率不匹配问题,通过固定迭代次数和协调操作... 针对基于二维经验模态分解(BEMD)图像融合方法的不足,提出一种结合局部邻域特性和可协调二维经验模态分解(C-BEMD)的图像融合方法.为了克服BEMD应用于图像融合时存在的内蕴模函数(IMF)个数和频率不匹配问题,通过固定迭代次数和协调操作提出了适合图像融合的C-BEMD算法;然后利用C-BEMD对源图像进行分解获得IMF分量和残差分量,同时对IMF分量采用基于局部邻域能量的选择与加权平均策略,而对残差分量则采用基于局部邻域可见度的融合规则;最后将融合后的IMF分量与残差分量进行叠加,得到融合后的图像.融合仿真结果表明,该方法对于多聚焦图像、遥感图像和医学图像均可获得视觉效果佳、细节信息丰富的融合图像,优于基于行列交叉的经验模态分解和复数经验模态分解的图像融合方法. 展开更多
关键词 图像融合 可协调二维经验模态分解 局部邻域可见度 局部邻域能量 选择与加权平均
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BEMD和狼群算法的自适应PCNN图像去噪方法
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作者 杨虹 晋涛 +3 位作者 申冲 米康民 黄纯德 刘永鑫 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第4期251-256,共6页
提出一种二维经验模态分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)和狼群算法(Grey Wolf Optimization,GWO)自适应脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的复合图像去噪方法。通过BEMD将原始图像分解成多个... 提出一种二维经验模态分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)和狼群算法(Grey Wolf Optimization,GWO)自适应脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的复合图像去噪方法。通过BEMD将原始图像分解成多个二维固有模态函数分量和一个残余分量,用狼群算法对PCNN参数进行优化,对分解的各个分量进行去噪,并将去噪后的各分量进行重建得到去噪后的图像。主要优点包括:(1)有效确定PCNN关键参数,提高模型收敛速度;(2)有效解决高强度噪声的抑制问题;(3)通过对噪声点进行隔离并恢复原始像素点,最终使得图像细节信息得以完整保留。 展开更多
关键词 图像去噪 脉冲耦合神经网络 狼群算法 二维经验模态分解
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基于暗原色先验的图像去雾算法 被引量:11
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作者 南栋 毕笃彦 +2 位作者 许悦雷 王世强 娄小龙 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期4101-4108,共8页
为了减小大气退化现象对可见光成像系统的影响,提出一种优化和改进了的暗原色先验图像去雾算法。该算法从大气退化模型出发,通过自适应分块和中值滤波,得到细化的暗原色图像;利用自适应二维经验模式分解得到照度分量,进而采用低通滤波... 为了减小大气退化现象对可见光成像系统的影响,提出一种优化和改进了的暗原色先验图像去雾算法。该算法从大气退化模型出发,通过自适应分块和中值滤波,得到细化的暗原色图像;利用自适应二维经验模式分解得到照度分量,进而采用低通滤波估计平滑的大气光图像;基于图像的稀疏先验知识,在softmatting下得到细化的大气传输函数图像;并对图像进行视觉色彩校正。最后利用主观和客观的方法对实验结果进行了评价,实验结果表明了算法的有效性。 展开更多
关键词 去雾 暗原色先验 二维经验模式分解 色彩校正
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二维经验模态分解在工程表面形貌误差评定中的应用 被引量:8
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作者 任志英 高诚辉 +2 位作者 罗德海 林有希 张世忠 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期425-432,共8页
针对目前表面微观形貌面形误差分离方法中存在边界畸变及自适应差等缺点,提出了将具有自适应时频分辨能力的二维经验模态分解算法(bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)应用于三维工程表面面型误差分离中,同时用Riesz变换... 针对目前表面微观形貌面形误差分离方法中存在边界畸变及自适应差等缺点,提出了将具有自适应时频分辨能力的二维经验模态分解算法(bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)应用于三维工程表面面型误差分离中,同时用Riesz变换构造单演信号,计算信号整体的频率特征,完成对二维经验模态分解算法的终止准则的改进,使其能严格按照ISO4287所规定的截止波长分离三维表面各频段形貌误差。仿真结果表明,本文新方法相比于国标ISO中高斯滤波以及常用小波滤波,在分离三维工程粗糙表面各面型误差时,所得分离图形效果远优于传统方法所得,且各频段误差对应的三维评定参数误差均小于5%。最后对光学镀膜元件实例进行分析,结果表明该算法能够很好地分离各形貌误差的的空间信息,所得参数评定基准面相对传统方法不存在边界畸变等问题,因此该方法在实际工程表面评定应用中具有可行性。 展开更多
关键词 二维经验模态分解 三维表面形貌 误差评定 终止准则 RIESZ变换
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基于BEMD的电力设备红外与可见光图像的配准研究 被引量:7
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作者 赵振兵 王琴 +1 位作者 余萍 王飒飒 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第23期25-29,共5页
电力设备的红外图像和可见光图像从不同角度反映了设备的状态,对它们进行配准可以提高在线监测的准确性。将2维经验模态分解(BEMD)方法引入到电力设备的红外与可见光图像配准中。通过理论分析得出了基于BEMD的图像配准原理,把图像的配... 电力设备的红外图像和可见光图像从不同角度反映了设备的状态,对它们进行配准可以提高在线监测的准确性。将2维经验模态分解(BEMD)方法引入到电力设备的红外与可见光图像配准中。通过理论分析得出了基于BEMD的图像配准原理,把图像的配准问题转化成了BEMD分解后子图像的配准问题,并确定了原始图像、趋势图像及2维仿射变换在配准中的关系;基于此原理提出了一种红外与可见光图像配准方法。实验结果表明该方法可取得良好的配准效果,同时也验证了该配准原理的正确性和方法的先进性。 展开更多
关键词 2维经验模态分解 图像配准 红外图像 可见光图像 电力设备 小波分解
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二维EMD分解方法的比较与改进 被引量:18
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作者 宋立新 高凤娇 郗朝晖 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期2890-2893,共4页
该文给出了二维经验模态分解(BEMD)的实现方法,针对实现二维EMD的两种常用插值方式?三角剖分插值和径向基函数插值,通过理论和计算实践分析比较了两种插值方式的速度、视觉效果等,提出两种方法相结合的BEMD实现方法。同时,针对径向基函... 该文给出了二维经验模态分解(BEMD)的实现方法,针对实现二维EMD的两种常用插值方式?三角剖分插值和径向基函数插值,通过理论和计算实践分析比较了两种插值方式的速度、视觉效果等,提出两种方法相结合的BEMD实现方法。同时,针对径向基函数插值方式提出了一种快速方法。该方法避免了求解大型线性方程组以及大矩阵的产生,较好地降低了时间和空间复杂度,提高了计算速度。实验结果证明了该方法的可行性和优越性。 展开更多
关键词 图像处理 二维EMD 多尺度分析 径向基函数
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基于自适应特性二维经验模式分解的Retinex彩色图像增强 被引量:6
7
作者 南栋 毕笃彦 +2 位作者 许悦雷 何宜宝 汪云飞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第6期1552-1555,1559,共5页
提出一种彩色图像自适应增强方法:将图像从RGB色彩空间转化到HSV色彩空间并保持H分量不变,对亮度分量V通过自适应特性二维经验模式分解(ABEMD)估算其照度分量,再根据中心/环绕Retinex算法计算出反射分量,对照度和反射分量分别应用Gamma... 提出一种彩色图像自适应增强方法:将图像从RGB色彩空间转化到HSV色彩空间并保持H分量不变,对亮度分量V通过自适应特性二维经验模式分解(ABEMD)估算其照度分量,再根据中心/环绕Retinex算法计算出反射分量,对照度和反射分量分别应用Gamma校正和Weber定律,并进行加权运算,基于全局特性自适应地调整S分量,并将图像从HSV色彩空间转化回RGB色彩空间。最后利用主观和客观的方法对实验结果进行了评价,实验表明了该算法在均值、方差、信息熵和清晰度方面均优于MSR算法和Meylan的算法。 展开更多
关键词 图像增强 RETINEX算法 二维经验模式分解 HSV色彩空间
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基于经验模态分解的低信噪比探地雷达数据处理 被引量:22
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作者 冯德山 戴前伟 余凯 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期596-604,共9页
阐述经验模态分解原理及复信号分析理论,着重讨论EMD分解应满足的条件及具体分解过程。应用EMD方法对单道GPR数据及GPR正演加噪剖面分别进行分解,得到从高至低不同频率范围的本征模态函数GPR图。然后,以湖南长沙黑麋峰抽水蓄能电站进厂... 阐述经验模态分解原理及复信号分析理论,着重讨论EMD分解应满足的条件及具体分解过程。应用EMD方法对单道GPR数据及GPR正演加噪剖面分别进行分解,得到从高至低不同频率范围的本征模态函数GPR图。然后,以湖南长沙黑麋峰抽水蓄能电站进厂交通隧洞实测GPR剖面为例,首先对该剖面进行EMD分解去除部分噪声,再利用Hilbert变换求取GPR剖面复信号,并提取瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率3个参数,绘制出相互独立的瞬时参数剖面图。研究结果表明:EMD分解对于低信噪比GPR数据具有较强的适应性,把EMD分解应用于含噪的雷达信号,并结合GPR复信号分析技术得到的"三瞬"信息,避免了使用单一时距剖面分析所造成的解释偏差,可以较好地实现对低信噪比GPR数据的噪声去除,突出雷达剖面中异常体特征,达到提高GPR信号分析效果及解释精度的目的。 展开更多
关键词 探地雷达 经验模态分解 本征模态函数 复信号分析
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基于二维HHT的隧道超前探测图像识别与检测 被引量:5
9
作者 孙晓云 周文佳 +1 位作者 程久龙 王明明 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第1期26-31,共6页
为有效分析隧道超前探测图像以避免灾害的发生,研究应用二维希尔伯特—黄变换(二维HHT)进行隧道超前探测图像的识别与检测。应用二维经验模态分解(BEMD)方法将隧道超前探测图像分解为不同频率的本征模态函数图(IMF)分量,去除含噪声的高... 为有效分析隧道超前探测图像以避免灾害的发生,研究应用二维希尔伯特—黄变换(二维HHT)进行隧道超前探测图像的识别与检测。应用二维经验模态分解(BEMD)方法将隧道超前探测图像分解为不同频率的本征模态函数图(IMF)分量,去除含噪声的高频分量,得到重构后的新图像;再对新图像进行Hilbert变换,进而进行复信号分析,并求取图像的瞬时参数,突出图像特征。研究表明:二维HHT方法能较好地去除图像的噪声部分,并结合复信号分析所到的瞬时参数图,突出超前探测图像的异常体特征。 展开更多
关键词 二维经验模态分解(BEMD) 复信号分析 隧道超前探测
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基于改进双树复小波变换的轴承多故障诊断 被引量:27
10
作者 李辉 郑海起 唐力伟 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期53-59,165,共7页
针对双树复小波变换产生频率混叠的缺陷,提出了改进双树复小波变换的轴承多故障诊断方法,该方法综合利用了双树复小波包变换和经验模态分解技术。首先,利用双树复小波变换将振动信号分解成不同频带的分量;然后,将各小波分量进行经验模... 针对双树复小波变换产生频率混叠的缺陷,提出了改进双树复小波变换的轴承多故障诊断方法,该方法综合利用了双树复小波包变换和经验模态分解技术。首先,利用双树复小波变换将振动信号分解成不同频带的分量;然后,将各小波分量进行经验模态分解,获得各小波分量的主频率分量信号;最后,计算各小波分量的主频率分量信号的包络谱,根据包络谱识别齿轮箱轴承的故障部位和类型。通过仿真信号和齿轮箱轴承多故障振动实验信号的研究结果表明,该方法不仅消除了频率混叠现象,提高了信噪比和频带选择的正确性,而且提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力,能有效识别轴承的故障类型。 展开更多
关键词 故障诊断 轴承 双树复小波变换 经验模态分解 包络谱
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基于经验模态分解提取纹理的图像融合算法 被引量:5
11
作者 张宝华 刘鹤 张传亭 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期463-468,共6页
为了提升医学图像融合质量,采用了一种基于2维经验模态分解(BEMD)特征分类和复合型脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法。首先将多模医学图像经过BEMD分解成2维内蕴模函数(BIMF)和残差项,然后分别将BIMF层和残差项值输入脉冲耦合神经网... 为了提升医学图像融合质量,采用了一种基于2维经验模态分解(BEMD)特征分类和复合型脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法。首先将多模医学图像经过BEMD分解成2维内蕴模函数(BIMF)和残差项,然后分别将BIMF层和残差项值输入脉冲耦合神经网络(PCNN)中,得到各自的点火映射图,再将相同点火次数的像素提取归类,点火次数大的对应图像纹理,归为纹理类,其余归为背景类;统计各个纹理类集合中的像素极值确定灰度分布范围,最后将两幅图像中纹理类像素集合处于灰度分布范围的像素通过PCNN进行融合,其它像素通过双通道PCNN进行融合。结果表明,该算法解决了PCNN对偏暗图像的处理效果不理想的问题,与传统融合算法相比,性能具有优势,且能够较大幅度提高融合图像的质量。 展开更多
关键词 图像处理 医学图像融合 2维经验模态分解 2维内蕴模函数 脉冲耦合神经网络 特征提取
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一种新型复杂时间序列实时预测模型研究 被引量:11
12
作者 王军 彭喜元 彭宇 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B12期2391-2394,共4页
针对复杂时间序列难以使用单一预测方法进行有效预测的问题,本文提出一种新型多分辨率增量预测模型.该模型首先使用经验模式分解方法对复杂时间序列分解,然后对各分量分别进行增量核空间独立向量组合预测建模,最后对各个分量预测结果等... 针对复杂时间序列难以使用单一预测方法进行有效预测的问题,本文提出一种新型多分辨率增量预测模型.该模型首先使用经验模式分解方法对复杂时间序列分解,然后对各分量分别进行增量核空间独立向量组合预测建模,最后对各个分量预测结果等权求和集成为综合预测结果.该预测模型可以实现对复杂时间序列的快速实时预测,实验结果显示该模型在复杂时间序列预测上有良好的性能. 展开更多
关键词 复杂时间序列 预测 经验模式分解
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基于复杂度特征的气液二相流流型识别方法 被引量:11
13
作者 孙斌 周云龙 钟金山 《化学工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期27-30,共4页
针对气液二相流压差波动信号的非平稳和非线性特征,提出了一种基于经验模式分解(EMD)复杂度特征和支持向量机的流型识别方法。该方法首先对二相流压差波动信号进行经验模式分解,将其分解为若干个固有模态函数(IMF),然后对每一个IMF分量... 针对气液二相流压差波动信号的非平稳和非线性特征,提出了一种基于经验模式分解(EMD)复杂度特征和支持向量机的流型识别方法。该方法首先对二相流压差波动信号进行经验模式分解,将其分解为若干个固有模态函数(IMF),然后对每一个IMF分量提取复杂度特征作为流型特征向量,并以此作为输入参数建立支持向量机分类器来识别流型。对水平管内空气-水二相流的实验结果表明,文中提出的方法能准确地识别流型,从而为流型识别提供了一种新的有效方法。 展开更多
关键词 流型识别 经验模式分解 复杂度 支持向量机
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基于二维经验模态分解的医学图像融合算法 被引量:30
14
作者 郑有志 覃征 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期1096-1105,共10页
提出了一种自适应的二维经验模态分解(bidimensional empirical mode decomposition,简称BEMD)医学图像融合算法.待融合的医学图像经过BEMD分解成二维的内蕴模函数(bidimensional intrinsic mode function,简称BIMF)和趋势图像.BIMF图... 提出了一种自适应的二维经验模态分解(bidimensional empirical mode decomposition,简称BEMD)医学图像融合算法.待融合的医学图像经过BEMD分解成二维的内蕴模函数(bidimensional intrinsic mode function,简称BIMF)和趋势图像.BIMF图像经过Hilbert-Huang变换提取图像特征,然后,图像分解的各部分数据在区域融合规则下形成综合BEMD表示.最后,综合BEMD表示进行BEMD逆变换得到融合后的医学图像.BEMD分解方法是一种完全自适应的数据分解表达形式,具有比Fourier变化和小波分解更好的特性.该医学图像融合算法不需要预先定义滤波器或小波函数.实验结果表明,该算法与传统融合算法相比性能优越,能够大幅度提高融合图像的质量。 展开更多
关键词 图像融合 二维经验模态分解(BEMD) HILBERT-HUANG变换 区域融合规则 区域分割
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基于二维EMD的纹理分类方法 被引量:5
15
作者 单树民 胡佳宁 李峰 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第23期5800-5801,5804,共3页
在纹理图像的二维经验模式分解的筛分过程中,使用Delaunay三角形网格和三次多项式插值来构造筛分过程的包络,然后提取样本的每个内蕴模函数中过零点数目以及极值处振幅的均值作为特征向量来进行训练,根据训练得到的样本特征数据库对纹... 在纹理图像的二维经验模式分解的筛分过程中,使用Delaunay三角形网格和三次多项式插值来构造筛分过程的包络,然后提取样本的每个内蕴模函数中过零点数目以及极值处振幅的均值作为特征向量来进行训练,根据训练得到的样本特征数据库对纹理图像进行分类。实验证明,使用所选取的特征对纹理图像进行分类的方法是可行的。 展开更多
关键词 二维经验模式分解 内蕴模函数 纹理分类 纹理图像 训练方法
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提升经验模态分解检测低频振荡模式精度的改进算法研究 被引量:6
16
作者 易建波 黄琦 +1 位作者 丁理杰 张华 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2013年第22期71-78,共8页
基于实测受扰轨迹分析低频振荡问题已成为现代电力系统稳定性分析的重要手段。针对经验模态分解(EMD)方法分析低频振荡信号时,影响该方法精度的端点效应、频率漂移、模态混叠、阻尼损失等问题,分别提出基于ARMA模型的端点延拓法、B样条... 基于实测受扰轨迹分析低频振荡问题已成为现代电力系统稳定性分析的重要手段。针对经验模态分解(EMD)方法分析低频振荡信号时,影响该方法精度的端点效应、频率漂移、模态混叠、阻尼损失等问题,分别提出基于ARMA模型的端点延拓法、B样条插值法、精细化复小波分析法及能量微差因子控制法加以解决。通过这些方法的混成应用,设计出一套改进的应用算法,有效提高了低频振荡信号非平稳特性参数检测精度。最后,通过EPRI-36仿真算例和RTDS实时算例测试,验证了所提算法检测复杂低频振荡信号模式信息具备很高的有效性和精度。 展开更多
关键词 低频振荡 非平稳信号 经验模态分解 模态混叠 复小波分析
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基于FABEMD和Goldstein滤波器的SAR舰船尾迹图像增强方法 被引量:6
17
作者 张问一 胡东辉 丁赤飚 《雷达学报(中英文)》 2012年第4期426-435,共10页
增强SAR舰船尾迹图像中模糊的开尔文尾迹并保持湍流尾迹特征对舰船及运动参数的反演具有重要作用。该文利用快速自适应2维经验模式分解方法(Fast and Adaptive Bidimensional Empirical Mode Decomposition,FABEMD)实现图像中开尔文尾迹... 增强SAR舰船尾迹图像中模糊的开尔文尾迹并保持湍流尾迹特征对舰船及运动参数的反演具有重要作用。该文利用快速自适应2维经验模式分解方法(Fast and Adaptive Bidimensional Empirical Mode Decomposition,FABEMD)实现图像中开尔文尾迹,湍流尾迹和其他中/大尺度海洋特征的分解,提高开尔文尾迹相对其他特征的图像和频谱对比度。同时引入并改进干涉图Goldstein滤波器实现对开尔文尾迹的进一步增强,并利用不变矩对增强后的SAR舰船尾迹图像进行评价。通过原理分析、增强实验和主/客观评价,表明该方法具有显著的开尔文尾迹增强效果,并保持了湍流尾迹特征,实现效率高且适用性较强。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 图像增强 尾迹 2维经验模式分解 快速自适应2维经验模式分解 干涉相位滤波 不变矩
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基于BEMD和灰度共生矩阵的图像特征提取 被引量:5
18
作者 龙鹏飞 贺亮 +1 位作者 吕回 张纯 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第16期201-203,214,共4页
提出了一种新的图像特征提取方法,用二维经验模式分解将图像分解到固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)域,即将图像分解成一系列的IMF和一个残差。并结合灰度共生矩阵对所提取到的各IMF图像和残差图像进行特征提取。为了验证算... 提出了一种新的图像特征提取方法,用二维经验模式分解将图像分解到固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)域,即将图像分解成一系列的IMF和一个残差。并结合灰度共生矩阵对所提取到的各IMF图像和残差图像进行特征提取。为了验证算法的有效性,将其推广到像素级,对合成纹理和遥感图像进行了特征提取,并结合核模糊聚类(KFCM)算法对提取的特征向量做聚类分析,实现了图像的有效分割。 展开更多
关键词 二维经验模式分解 固有模态函数 灰度共生矩阵 合成纹理 遥感图像 基于核的模糊C-均值聚类 图像分割
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本征时间尺度排序熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量:8
19
作者 谢平 江国乾 +1 位作者 李兴林 李小俚 《燕山大学学报》 CAS 2013年第2期179-184,共6页
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳、非线性特性,将经验模态分解方法和排序熵有机结合,提出一种新的基于自适应尺度的复杂度参数——本征时间尺度排序熵,用于描述不同本征模态分量的复杂程度,从而实现故障特征的量化描述。首先,将原始... 针对滚动轴承故障振动信号的非平稳、非线性特性,将经验模态分解方法和排序熵有机结合,提出一种新的基于自适应尺度的复杂度参数——本征时间尺度排序熵,用于描述不同本征模态分量的复杂程度,从而实现故障特征的量化描述。首先,将原始振动信号经过EMD分解得到若干本征模态分量,然后分别对各本征模态分量计算排序熵,即可得到不同本征时间尺度排序熵,最后利用该参数实现不同故障状态的有效区分与识别。实例分析结果表明了该方法的有效性和实用性,从而为机械设备状态监测与故障诊断提供了一种有效途径。 展开更多
关键词 经验模态分解 复杂度 排序熵 故障诊断 滚动轴承
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基于CEMD的燃油消耗率提取方法 被引量:3
20
作者 王小飞 曲建岭 +2 位作者 高峰 姚凌虹 孙文柱 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期902-907,992,共6页
针对飞参系统记录的剩余燃油信号量化噪声较大且呈非线性、非平稳性的特点以及经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)中存在的模态混叠给燃油消耗率提取带来的问题,提出了基于复数据经验模态分解(complex empirical mode ... 针对飞参系统记录的剩余燃油信号量化噪声较大且呈非线性、非平稳性的特点以及经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)中存在的模态混叠给燃油消耗率提取带来的问题,提出了基于复数据经验模态分解(complex empirical mode decomposition,简称CEMD)的燃油消耗率提取方法。首先,提取记录信号中的关键信息,并利用非线性支持向量回归构造与真实信号形态上接近的模拟信号;然后,在CEMD中利用模拟信号来指导记录信号同步分解以减小模态混叠;最后,从分解结果中估算真实的剩余燃油信息并对其求一阶导数得到燃油消耗率。仿真结果表明,该方法相对于其他方法具有明显的性能优势,可以提取出精确的燃油消耗率参数。 展开更多
关键词 经验模态分解 模态混叠 复数据经验模态分解 非线性支持向量回归 燃油消耗率
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