基于声发射信号多重分形特征的榉木损伤断裂过程

1

作者 赵家龙 李明 +5 位作者 方赛银 张鑫 沈志辉 陈楚敏 杨龙飞 朱代根 《森林工程》 北大核心 2025年第4期788-799,共12页

针对木材损伤断裂过程发出的声发射(acoustic emission,AE)信号,采用多重分形去趋势波动分析方法(multifractal detrended fluctuation analysis,MF-DFA)提取AE信号的特征参数,进而研究木材微观和宏观破坏行为的分形特征。首先,采集榉... 针对木材损伤断裂过程发出的声发射(acoustic emission,AE)信号,采用多重分形去趋势波动分析方法(multifractal detrended fluctuation analysis,MF-DFA)提取AE信号的特征参数,进而研究木材微观和宏观破坏行为的分形特征。首先,采集榉木试件三点弯曲试验过程中产生的AE信号。然后,通过滑动时间窗截取AE信号并将其视为一段时间序列,依据MF-DFA方法计算广义Hurst指数、谱宽Δα、奇异指数α_(max)和α_(min),描述AE信号的长程相关性和时变多重分形特征。最后,依据Δα的变化趋势将整个过程分为弹性、弹塑性和塑性3个阶段。结果表明,断裂过程释放的AE信号具有长程相关性,其波动是一个多重分形过程;并且弹性阶段α_(max)出现数值的大幅减小,意味着破坏初期的多源特性;弹塑性阶段α_(max)在小范围内变化表明试件具有一定的刚度;而塑性阶段α_(min)发生突降的时刻则可以预测宏观断裂行为。 展开更多

关键词 木材 声发射 多重分形 去趋势波动分析

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基于MFDFA的PEMFC水淹和膜干故障诊断 被引量：4

2

作者 刘川毓 张雪霞 +2 位作者 蒋宇 裴文慧 陈维荣 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期85-91,共7页

为延长质子交换膜燃料电池(PEMFC)的使用寿命并提升其可靠性,采用基于信号处理的多重分形去趋势波动分析(MFDFA)方法对PEMFC的水管理故障进行诊断。基于MFDFA方法分别对正常、水淹和膜干3种状态下的电压信号进行分析。结果表明:故障时Gr... 为延长质子交换膜燃料电池(PEMFC)的使用寿命并提升其可靠性,采用基于信号处理的多重分形去趋势波动分析(MFDFA)方法对PEMFC的水管理故障进行诊断。基于MFDFA方法分别对正常、水淹和膜干3种状态下的电压信号进行分析。结果表明:故障时Gr(t)波动函数对数图相对分散、标度指数α在0~2之间、分形维数约为1.6与1.9,正常状态下Gr(t)波动函数对数图收敛、标度指数α在20~40之间、分形维数约为2.15。该方法通过以上3种指标结合,实现了PEMFC水淹和膜干故障诊断。 展开更多

关键词 质子交换膜燃料电池 信号分析 故障诊断 多重分形去趋势波动分析 水淹 膜干

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基于EEMD-MFDFA的镇江港PM_(2.5)演化特征分析 被引量：1

3

作者 郑敏学 毛静 +4 位作者 孙智灏 朱龙 李志坚 居珍 黄爱国 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第6期738-744,共7页

为定量分析镇江港PM_(2.5)浓度时间序列的内在演化特征,以镇江港2019—2020年的205667组PM_(2.5)时均浓度数据为基础,采用基于集合经验模态分解(EEMD)的多重分形去趋势波动分析(MFDFA)算法进行研究.结果表明:各监测点PM_(2.5)日均浓度... 为定量分析镇江港PM_(2.5)浓度时间序列的内在演化特征,以镇江港2019—2020年的205667组PM_(2.5)时均浓度数据为基础,采用基于集合经验模态分解(EEMD)的多重分形去趋势波动分析(MFDFA)算法进行研究.结果表明:各监测点PM_(2.5)日均浓度演化均具有显著的长期持续性特征,现阶段PM_(2.5)浓度升高可能会导致未来一段时间内PM_(2.5)浓度的持续升高,不同监测点PM_(2.5)浓度的多重分形谱参数存在差异性,多重分形特征强的区域应侧重即时性防治,反之则应注重长期性监管;运用自组织临界性理论,发现15个监测点PM_(2.5)浓度波动呈现幂律分布特征,符合自组织临界性特征,港口系统存在发生大气高污染的风险. 展开更多

关键词 PM_(2.5) 镇江港 集合经验模态分解 多重分形去趋势波动分析 自组织临界理论

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基于ICEEMDAN-MFDFA的广东日降水序列的多重分形特征

4

作者 余锐 孙丽颖 +2 位作者 王敏 张兰 侯灵 《水利水电技术（中英文）》 北大核心 2023年第2期85-95,共11页

【目的】降水时间序列是典型的非平稳、非线性时间序列,在全球变暖的背景下呈现出明显的复杂波动特征。通过全面考察广东日降水序列的分形特征,为有效应对区域水旱灾害风险提供参考。【方法】引入改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(... 【目的】降水时间序列是典型的非平稳、非线性时间序列,在全球变暖的背景下呈现出明显的复杂波动特征。通过全面考察广东日降水序列的分形特征,为有效应对区域水旱灾害风险提供参考。【方法】引入改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)方法改善传统多重分形去趋势波动分析(MFDFA)方法在去趋势过程中的不足,利用ICEEMDAN-MFDFA方法得到1973—2021年广东日降水序列的多重分形结果。【结果】结果显示:广东日降水序列具有复杂的多重分形特征,多重分形谱表现为右偏、左勾状,Hurst指数小于0.5;各项多重分形谱参数呈现阶段性上下波动特征,谱宽、不对称指数、谱端高差和Holder指数的极值分别达到1.00、-0.72、1.01和0.12;降水序列的多重分形谱宽与谱端高差、不对称指数与Holder指数两两之间有着密切的联系。【结论】结果表明:降水序列内部演变的波动行为具有长程相关性,表现为反持续性;日降水对小幅度的局部气候波动较敏感,且有增大的趋势;当降水复杂性越强时对应着日降水增大的态势越明显,当多重分形谱的右偏程度越弱时其精细结构越丰富;与传统方法相比,ICEEMDAN-MFDFA方法可以有效提高降水序列多重分形结果的可靠性和稳定性。 展开更多

关键词 多重分形 日降水序列 气候波动 ICEEMDAN mfdfa 降水 气候变化 全球变暖

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MF-DFA在大坝安全监测序列分析和整体性态识别中的应用 被引量：18

5

作者 胡江 苏怀智 +1 位作者 马福恒 李子阳 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2014年第3期50-55,共6页

为更好地分析监测序列的波动特征进而识别大坝整体性态演变规律,将多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA)方法应用到大坝监测序列分析,并以一混凝土坝垂线监测序列为例,通过单个测点、环境量的长程相关性和多重分形特征分析及3个不同坝段测... 为更好地分析监测序列的波动特征进而识别大坝整体性态演变规律,将多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA)方法应用到大坝监测序列分析,并以一混凝土坝垂线监测序列为例,通过单个测点、环境量的长程相关性和多重分形特征分析及3个不同坝段测点比较,结果表明:坝体变形序列具有较强的多重分形特征,大波动受温度和库水位的周期性变化影响,小波动则受水位的频繁涨落控制;同时,溢流坝段和挡水坝段又因其环境荷载条件和工作机理不同波动特征略有差异;总体看,变形序列受环境量控制,大坝整体性态正常。实例分析结果表明MF-DFA可以从局部和整体两个层面评价大坝的工作性态及其演变规律。 展开更多

关键词 大坝监测 多重分形 消除趋势波动分析 变形 时间序列

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近60a丹东极端温度和降水事件变化特征 被引量：25

6

作者 杜海波 吴正方 +2 位作者 张娜 宗盛伟 孟祥君 《地理科学》 CSCD 北大核心 2013年第4期473-480,共8页

利用丹东1951~2010年逐日温度和降水资料,以多重分形去趋势波动分析法定义极端事件的阈值,分析了该地区极端最高温度、极端最低温度和极端降水的变化特征。结果表明：近60 a丹东极端最低温度事件比极端最高温度和极端降水事件发生次数多... 利用丹东1951~2010年逐日温度和降水资料,以多重分形去趋势波动分析法定义极端事件的阈值,分析了该地区极端最高温度、极端最低温度和极端降水的变化特征。结果表明：近60 a丹东极端最低温度事件比极端最高温度和极端降水事件发生次数多,极端最高温度强度比极端最低温度大,平均超出了1.5℃,而极端降水平均强度为30.3 mm,都在20世纪70年代最小,70年代是转折期;50年代的极端气候事件（温度和降水）最为严重,其次是90年代,70年代的严重度最轻;极端降水频次变化不明显,极端最高温度事件可以由夏季平均最高温度的变化预测,有不显著的增多趋势,而极端最低温度事件可以用冬季平均日较差温度的变化预测,在今后一段时间内有显著减少的趋势。 展开更多

关键词 极端温度 极端降水 多重分形去趋势波动分析

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灰霾消散前后PM_(10)浓度大幅波动的多重分形分析 被引量：9

7

作者 黄毅 刘春琼 +3 位作者 史凯 谢志辉 吴生虎 尹慧 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期140-146,共7页

该研究采用多重分形消除趋势波动分析法,对成都一次灰霾污染过程中,PM10浓度在灰霾消散前后的多重分形特征进行分析,研究表明灰霾消散前后PM10浓度均具有多重分形特征。进一步运用相位随机替代法与随机重构法,对导致PM10浓度多重分形特... 该研究采用多重分形消除趋势波动分析法,对成都一次灰霾污染过程中,PM10浓度在灰霾消散前后的多重分形特征进行分析,研究表明灰霾消散前后PM10浓度均具有多重分形特征。进一步运用相位随机替代法与随机重构法,对导致PM10浓度多重分形特征的动力原因进行分析。结果表明重度灰霾期间,长期记忆机制在PM10演化中均占据了主导控制作用;灰霾消散期间,虽然降水过程使得PM10多重分形特征的动力来源有所变化,但长期持续机制仍是多重分形特征的主要动力来源。尽管从表观上来看,大气降水过程显著降低了大气PM10浓度,但由于其内在动力机制并未得到本质的破坏,长期记忆机制仍是PM10演化的内在动力机制,从而可能导致未来特定气象条件下出现高浓度PM10污染,形成灰霾,后续监测数据证实了该论断。研究结果对于PM10浓度演化动力特征的研究以及灰霾预测预警机制的建立具有实际的参考意义。 展开更多

关键词 复杂系统 长期持续性 多重分形消除趋势波动分析法 PM10 多重分形

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基于EMD与多重分形去趋势法的轴承智能诊断方法 被引量：9

8

作者 贾峰 武兵 +1 位作者 熊晓燕 熊诗波 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期491-497,共7页

引入经验模态分解(EMD)方法去除故障信号的趋势项,提出EMD-MFDFA(multifractal detrended fluctuation analysis)的多重分形分析方法,并通过仿真分析EMD方法去趋势效果的有效性。然后将采用EMD-MFDFA方法提取的电机滚动轴承振动信号的... 引入经验模态分解(EMD)方法去除故障信号的趋势项,提出EMD-MFDFA(multifractal detrended fluctuation analysis)的多重分形分析方法,并通过仿真分析EMD方法去趋势效果的有效性。然后将采用EMD-MFDFA方法提取的电机滚动轴承振动信号的多重分形特征向量作为训练集,利用混合遗传算法搜索全局最优的能力优化支持向量机(SVM)模型参数,建立电机滚动轴承的智能诊断模型。最后,通过对电机滚动轴承不同状态的振动信号进行分析。研究结果表明:EMD-MFDFA方法能很好地揭示滚动轴承的振动信号多重分形特性,对滚动轴承正常状态、单一故障与多故障耦合等状态具有很强的辨识能力;所建立的智能诊断模型可以有效地诊断滚动轴承不同的故障状态,能够作为滚动轴承故障在线监测的有效工具。 展开更多

关键词 多重分形 去趋势波分析 经验模态分解 遗传算法 支持向量机

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基于多重分形去趋势波动分析的齿轮箱故障特征提取方法 被引量：42

9

作者 林近山 陈前 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期97-101,共5页

齿轮箱故障信号通常是具有多标度行为的非平稳信号,去趋势波动分析(Detrended Fluctuation Analysis,DFA)不能准确揭示隐藏在这类信号中的动力学行为。多重分形去趋势波动分析(Multifractal Detrended Fluctuation Analy-sis,MF-DFA)是... 齿轮箱故障信号通常是具有多标度行为的非平稳信号,去趋势波动分析(Detrended Fluctuation Analysis,DFA)不能准确揭示隐藏在这类信号中的动力学行为。多重分形去趋势波动分析(Multifractal Detrended Fluctuation Analy-sis,MF-DFA)是DFA方法的拓展,能够有效地揭示隐藏在多标度非平稳信号中的动力学行为。利用MF-DFA计算齿轮箱故障信号的多重分形奇异谱,而多重分形奇异谱的宽度、最大奇异指数、最小奇异指数和极值点对应的奇异指数都具有明确的物理意义,能够表征齿轮箱故障信号的内在动力学机制,适合作为齿轮箱振动信号的故障特征。提出一种基于MF-DFA的齿轮箱故障特征提取方法,将该方法用于包含正常、轻度磨损、中度磨损和断齿故障齿轮箱的故障诊断,并与DFA方法的结果进行了对比。结果表明,提出的方法对齿轮箱故障状态的变化非常敏感,能够完全分离相近的故障模式,有效地克服了传统DFA方法存在的缺陷,为齿轮箱的故障特征提取提供了一种新方法。 展开更多

关键词 多重分形 去趋势波动分析 齿轮箱 特征提取

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油菜光谱的多重分形分析及叶绿素诊断建模 被引量：9

10

作者 王晓乔 王访 +1 位作者 廖桂平 官春云 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期3657-3663,共7页

作物信息科学的重要内容是如何利用作物的信息对其进行无损营养诊断,光谱分析是一种有效可行的途径。对于油菜而言,冠层光谱的特征是描述其营养状况的重要指标。但由于原始光谱总是受到一些如环境、气候等外在因素的影响,其巨大的波动... 作物信息科学的重要内容是如何利用作物的信息对其进行无损营养诊断,光谱分析是一种有效可行的途径。对于油菜而言,冠层光谱的特征是描述其营养状况的重要指标。但由于原始光谱总是受到一些如环境、气候等外在因素的影响,其巨大的波动导致难以直接用于油菜生物量的诊断。然而,光谱的多重分形特征将保持相对稳定。为研究油菜冠层光谱与叶绿素含量的关系,基于多重分形理论,提出了基于油菜冠层光谱特征的叶绿素定量预测模型和定性识别模型。以24个移栽种植小区和24个直播种植小区的高油酸油菜苗期样本为试验对象。首先,利用流行的多重分形去趋势波动分析提取了6个不同波段范围内光谱的广义Hurst指数和质量指数及其他相关的特征参数,发现它们都呈现典型的多重分形特性。但两种不同种植方式下的光谱特征也存在差异。接着,通过多重分形特征参数与SPAD值的相关分析发现不同波段的光谱所含的有效信息不同。以多重分形特征参数建立单变量油菜叶片SPAD值预测模型,移栽方式、直播方式及混合样本的预测模型相对均方根误差均小于5%。最后,以多重分形特征组合建立识别模型,以Fisher线性判别法识别移栽和直播两种种植方式的最大约登指数为0.902 5,对应最敏感波段为350~1 350nm。这项有意义的工作为预测油菜叶绿素提供了理论基础和实践方法,也为寻找敏感波段进行识别诊断提供了有效的途径。 展开更多

关键词 高油酸油菜 光谱 多重分形去趋势波动分析 SPAD值 Fisher线性判别法

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睡眠脑电信号的多重分形去势波动分析 被引量：5

11

作者 葛家怡 周鹏 +2 位作者 赵欣 刘海婴 王明时 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1148-1151,共4页

睡眠过程中的脑电信号时间序列具有复杂的波动性特点,为了研究不同睡眠时期脑电信号的分形特征,运用多重分形去势波动分析的方法对5例受试者的整夜睡眠脑电信号进行了分析.计算结果表明,睡眠脑电序列具有长程相关性,而且是多重分形过程... 睡眠过程中的脑电信号时间序列具有复杂的波动性特点,为了研究不同睡眠时期脑电信号的分形特征,运用多重分形去势波动分析的方法对5例受试者的整夜睡眠脑电信号进行了分析.计算结果表明,睡眠脑电序列具有长程相关性,而且是多重分形过程.不同的睡眠时期广义赫斯特指数不同,随时间尺度的增加而增大,变化趋势一致.醒期的脑电信号广义赫斯特指数最大,REM期介于睡眠一期和二期之间,其他各期随睡眠的加深逐渐增大.为睡眠脑电信号动力学机理的进一步研究提供了坚实的实证基础. 展开更多

关键词 睡眠脑电 多重分形去势波动分析 长程相关 广义赫斯特指数

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我国螺纹钢线材市场的分形特征 被引量：7

12

作者 曲红涛 庄新田 +1 位作者 田琨 苑莹 《系统管理学报》 CSSCI 2014年第2期208-216,共9页

运用重标极差分析方法(R/S分析法)、消除趋势波动分析(DFA方法)以及多重分形消除趋势波动分析方法(MF-DFA方法),对我国螺纹钢线材市场收益率序列进行实证研究。结果表明:我国螺纹钢和高线两种钢材的日收益序列具有尖峰厚尾特征,并不服... 运用重标极差分析方法(R/S分析法)、消除趋势波动分析(DFA方法)以及多重分形消除趋势波动分析方法(MF-DFA方法),对我国螺纹钢线材市场收益率序列进行实证研究。结果表明:我国螺纹钢和高线两种钢材的日收益序列具有尖峰厚尾特征,并不服从正态分布,存在显著的正相关性和长记忆性;且螺纹钢和高线的日收益率序列具有明显的多重分形特征,因此仅用单一的标度指数对其进行描述是不合适的。 展开更多

关键词 重标极差分析 消除趋势波动分析 长记忆性 多重分形

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雪崩、分形与雷暴放电中强闪的自组织演化 被引量：4

13

作者 苟学强 张义军 +1 位作者 董万胜 郄秀书 《高原气象》 CSCD 北大核心 2006年第5期849-854,共6页

强调了雪崩、分形与远离平衡系统自组织演化的联系。利用2003年夏季青藏高原中部地区雷暴放电的地面电场野外观测资料,基于近年来发展的分形及多重分形分析中的去势涨落分析(detrend-ed fluctuation analysis,DFA)方法,对强闪前电场信... 强调了雪崩、分形与远离平衡系统自组织演化的联系。利用2003年夏季青藏高原中部地区雷暴放电的地面电场野外观测资料,基于近年来发展的分形及多重分形分析中的去势涨落分析(detrend-ed fluctuation analysis,DFA)方法,对强闪前电场信号的关联及多重分形特征进行了分析,发现强放电前过程具有明显的分形和多重分形特征,多重分形谱与推广的二项倍增串级模式符合。分析在一定程度上表明了雷暴强放电发生的可能的自组织演化性。 展开更多

关键词 雪崩 分形 多重分形 去势涨落分析 雷暴放电

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期货价格收益序列的多重分形统计描述及成因分析 被引量：8

14

作者 苑莹 庄新田 金秀 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期605-608,共4页

运用多重分形消除趋势波动分析方法,对之前较少被研究的中国铜和大豆两个期货品种的价格收益序列进行实证研究.结果表明,两种期货价格收益序列具有尖峰态特征,不服从正态分布,且二者均存在明显的多重分形特征,仅用单一的标度指数对其进... 运用多重分形消除趋势波动分析方法,对之前较少被研究的中国铜和大豆两个期货品种的价格收益序列进行实证研究.结果表明,两种期货价格收益序列具有尖峰态特征,不服从正态分布,且二者均存在明显的多重分形特征,仅用单一的标度指数对其进行描述是不充分的.进一步对其多重分形成因进行分析,发现期货价格收益序列的多重分形特征主要是由收益序列的波动相关性引起的,该相关性导致了价格的有偏随机游走,市场未达到弱式有效. 展开更多

关键词 资本市场复杂性 消除趋势波动分析 期货价格 时间序列 弱式有效

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摩擦振动信号的EEMD和多重分形去趋势波动分析 被引量：5

15

作者 李精明 魏海军 +3 位作者 魏立队 孙迪 杨智远 梅立强 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期1204-1208,1214,共6页

为了研究摩擦副磨合磨损过程中摩擦振动变化规律,实现通过摩擦振动识别摩擦副的磨合磨损状态,在摩擦磨损试验机上进行了船用柴油机缸套—活塞环摩擦副摩擦磨损试验。应用总体经验模式分解对摩擦振动信号进行分解,获得若干个无模式混叠... 为了研究摩擦副磨合磨损过程中摩擦振动变化规律,实现通过摩擦振动识别摩擦副的磨合磨损状态,在摩擦磨损试验机上进行了船用柴油机缸套—活塞环摩擦副摩擦磨损试验。应用总体经验模式分解对摩擦振动信号进行分解,获得若干个无模式混叠的本征模式分量。利用多重分形去趋势波动分析(Multifractal detrended fluctuation analysis,MFDFA)对重构获得的摩擦振动特征信号进行分析,得到摩擦振动信号的MFDFA谱图,并根据谱图求取摩擦振动信号的多重分形谱参数。研究结果表明,总体经验模式分解能够实现微弱摩擦振动特征信号的提取,MFDFA谱图及其参数可以表征摩擦振动信号的特征。 展开更多

关键词 总体经验模式分解 多重分形去趋势波动分析 谱参数 摩擦振动 HURST指数 特征提取

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海杂波多分形特性分析及小目标检测技术研究 被引量：8

16

作者 王福友 罗钉 +1 位作者 季亚新 胡新梅 《信号处理》 CSCD 北大核心 2013年第2期239-248,共10页

为判定海杂波是否具有多重分形特性,采用小波模极大值法和多分形消趋势波动分析法对任一距离单元的实测海杂波数据进行分析,提出一种基于时间-距离单元-幅度图法,基于该方法对多距离单元海杂波数据进行分析,分析结果表明海杂波具有多分... 为判定海杂波是否具有多重分形特性,采用小波模极大值法和多分形消趋势波动分析法对任一距离单元的实测海杂波数据进行分析,提出一种基于时间-距离单元-幅度图法,基于该方法对多距离单元海杂波数据进行分析,分析结果表明海杂波具有多分形特性,当海杂波存在小目标时,分形受到"干扰",多分形特征存在明显差异。通过分析还发现当Rényi参数q<0时,距离单元含小目标的广义分形维明显大于其他距离单元只含海杂波的广义分形维;而当q>0时,这种规律不是很明显,因此提出一种基于不同距离单元间广义分形维偏差的方法来检测海杂波背景下小目标,实验结果表明该方法是有效的。 展开更多

关键词 小波模极大值 多分形消趋势波动分析 时间-距离单元-幅度图 多分形 广义分形维偏差

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基于多重分形去趋势波动的机械故障诊断新方法 被引量：3

17

作者 王书涛 李梅梅 +2 位作者 张淑清 张金敏 赵玉春 《计量学报》 CSCD 北大核心 2012年第3期232-235,共4页

针对旋转机械系统故障信号的非平稳性、非线性等复杂特征，给出一种基于多重分形去趋势波动分析的机械故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行去趋势处理，再结合多重分形理论提取多重分形谱面积和多重分形熵两个分形参数，并将其作为... 针对旋转机械系统故障信号的非平稳性、非线性等复杂特征，给出一种基于多重分形去趋势波动分析的机械故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行去趋势处理，再结合多重分形理论提取多重分形谱面积和多重分形熵两个分形参数，并将其作为故障诊断的新判据，最后通过实验结果证明了方法的有效性，从而为机械故障诊断提供了一种新的方法。 展开更多

关键词 计量学 故障诊断 多重分形去趋势波动分析 多重分形谱面积 多重分形熵

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基于多重分形理论的电力交易价格分时段特征分析 被引量：8

18

作者 王访 尚金成 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期62-69,共8页

利用多重分形理论中的标准多重分形分析、仿多重分形分析、多重分形去趋势波动分析3种方法对PJM 2001年和加州2000年电力市场的峰谷时段进行了研究。通过计算电价的各种分形参数,证实了电价的多重分形特征,并揭示了不同市场不同时段分... 利用多重分形理论中的标准多重分形分析、仿多重分形分析、多重分形去趋势波动分析3种方法对PJM 2001年和加州2000年电力市场的峰谷时段进行了研究。通过计算电价的各种分形参数,证实了电价的多重分形特征,并揭示了不同市场不同时段分形特征的差异。研究表明:PJM市场高峰时段的分形谱比低谷时段的更宽,加州市场则刚好相反;2个市场都表现出较强的长程相关性,不过与PJM市场不同的是,加州市场的低谷时段比高峰时段表现出更强的反持久性,但滤去局部趋势后,加州市场并没有经历非持久性阶段。这些差异真实地反映了它们不同的电价特点。 展开更多

关键词 电力系统 市场 价格 分时段 多重分形分析 仿多重分形分析 多重分形去趋势波动分析

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多重分形去趋势波动分析在滚动轴承损伤程度识别中的应用 被引量：6

19

作者 林近山 陈前 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第13期1760-1765,共6页

为了评估多重分形去趋势波动分析(MFDFA)在滚动轴承损伤程度识别中的性能,采用MFDFA计算了轴承故障信号的多重分形谱,多重分形谱的左右端点和极值点可以近似描述多重分形谱的形状和位置,提取这三个特征点的坐标作为刻画轴承动力学行为... 为了评估多重分形去趋势波动分析(MFDFA)在滚动轴承损伤程度识别中的性能,采用MFDFA计算了轴承故障信号的多重分形谱,多重分形谱的左右端点和极值点可以近似描述多重分形谱的形状和位置,提取这三个特征点的坐标作为刻画轴承动力学行为的特征参数。将MFDFA、4个常用的时域统计参数、小波变换(WT)方法和经验模态分解(EMD)方法分别用于识别轴承滚动体和外圈损伤的严重程度,然后分别采用马氏距离判别法、BP神经网络和支持向量机对WT、EMD和MFDFA所提取的特征参数进行分类,并比较了这些方法在故障分类中的效果。结果表明,马氏距离判别法与MFDFA的组合以及支持向量机与WT或EMD的组合可以获得较好的轴承损伤程度识别结果。研究结果进一步验证了早期工作的结论。 展开更多

关键词 多重分形去趋势波动分析 滚动轴承 损伤 程度识别

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不同股市收益率的多重分形特性比较 被引量：4

20

作者 苑莹 庄新田 金秀 《管理学报》 CSSCI 2009年第4期502-505,共4页

运用多重分形消除趋势波动分析方法,对国际上3个主要股票市场的多重分形特征进行了实证研究及比较。结果表明:股票市场均表现出多重分形特征,其中上海股票市场的多重分形特征最强,风险性也最大,其次为纳斯达克市场,香港股票市场的多重... 运用多重分形消除趋势波动分析方法,对国际上3个主要股票市场的多重分形特征进行了实证研究及比较。结果表明:股票市场均表现出多重分形特征,其中上海股票市场的多重分形特征最强,风险性也最大,其次为纳斯达克市场,香港股票市场的多重分形特征最弱,风险性相对较小。这说明仅仅运用单一的标度指数对其进行描述是不合适的。此外,在3个股票市场中,上海股票市场指数的最强涨落最大。这些实证结果为更好地研究股票市场的复杂结构提供了新的思路。 展开更多

关键词 资本市场复杂性 多重分形 消除趋势波动分析 收益率

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