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基于ICEEMDAN与样本熵的脑血氧信号去噪方法 被引量:1
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作者 曹焱 赵斌 +3 位作者 邢志明 金子豪 董祥美 高秀敏 《电子科技》 2024年第6期44-50,共7页
人体生理活动和随机噪声都会对脑血氧检测数据精度产生影响,为提高测量精度,需解决信号采集时遇到的噪声干扰。文中提出一种利用改进的具备自适应噪声的完全集成经验模态分解(Improved Complete Empirical Mode Decomposition with Adap... 人体生理活动和随机噪声都会对脑血氧检测数据精度产生影响,为提高测量精度,需解决信号采集时遇到的噪声干扰。文中提出一种利用改进的具备自适应噪声的完全集成经验模态分解(Improved Complete Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)与样本熵(Sample Entropy,SampEn)相结合的脑血氧信号去噪方法。利用ICEEMDAN对脑血氧信号进行模态分解,从而获得不同时间复杂度的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量。通过样本熵值判断各IMF分量的时间复杂度,依据IMF分量的样本熵值选择合适的分量重构信号,从而去除原始信号的噪声。实验结果表明,所提方法可以有效去除原始脑血氧信号中的噪声,实现采集数据的精度提升,进而提高脑血氧检测精度。 展开更多
关键词 脑血氧 精度 ICEEMDAN 样本熵 固有模态函数 重构信号 血氧信号 噪声去除
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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
2
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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基于EMD能量熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法 被引量:128
3
作者 张超 陈建军 郭迅 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期216-220,共5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,提出了基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和支持向量机的齿轮故障诊断方法。首先通过EMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平... 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,提出了基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和支持向量机的齿轮故障诊断方法。首先通过EMD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(intrinsic mode function,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,故可以通过计算不同振动信号的EMD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(support vector machine,SVM),判断齿轮的工作状态和故障类型。实验结果表明,该方法能有效地应用于齿轮的故障诊断。 展开更多
关键词 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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光纤周界入侵信号特征提取与识别方法的研究 被引量:24
4
作者 蒋立辉 刘杰生 +2 位作者 熊兴隆 王维波 李猛 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期906-913,共8页
提出一种基于互补经验模态分解(CEEMD)奇异值熵结合多核支持向量机(SVM)的入侵信号特征提取与识别方法。首先,采用CEEMD方法对入侵信号进行分解得到若干个本征模态函数(IMF);其次,再对IMF分量进行奇异值分解,计算其奇异值熵;然后,根据... 提出一种基于互补经验模态分解(CEEMD)奇异值熵结合多核支持向量机(SVM)的入侵信号特征提取与识别方法。首先,采用CEEMD方法对入侵信号进行分解得到若干个本征模态函数(IMF);其次,再对IMF分量进行奇异值分解,计算其奇异值熵;然后,根据奇异值熵筛选出有用IMF分量,构建特征向量;最后,采用多核支持向量机识别入侵信号。采用实际采集的攀爬,敲击,汽车,风等场外入侵信号进行了实验验证,结果表明:CEEMD方法有效解决了EEMD的残留白噪声问题,多核SVM比单核SVM具有更好的识别率,攀爬入侵信号识别率达到95%。 展开更多
关键词 分布式光纤传感 互补经验模态分解 本征模态函数 奇异值熵 多核支持向量机
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一种基于样本熵与EEMD的舰船辐射噪声特征提取方法 被引量:7
5
作者 李余兴 李亚安 +1 位作者 陈晓 蔚婧 《水下无人系统学报》 北大核心 2018年第1期28-34,共7页
为了实现舰船辐射噪声在复杂海洋环境中的特征提取,采用样本熵对3类舰船辐射噪声(SRN)进行特征提取。针对样本熵只能在单尺度下对原信号进行分析,无法有效区分不同类别舰船,提出了一种将样本熵与集合经验模态分解(EEMD)相结合的舰船辐... 为了实现舰船辐射噪声在复杂海洋环境中的特征提取,采用样本熵对3类舰船辐射噪声(SRN)进行特征提取。针对样本熵只能在单尺度下对原信号进行分析,无法有效区分不同类别舰船,提出了一种将样本熵与集合经验模态分解(EEMD)相结合的舰船辐射噪声特征提取方法。首先对3类不同种SRN信号进行EEMD,对分解后得到的各阶固有模态函数(IMF)的样本熵进行分析,选取更具有区分度的最强IMF样本熵作为特征参数。通过比较一定数量3类SRN的最强IMF样本熵及原SRN样本熵特征参数发现,同类舰船的特征参数基本处于同一水平,不同类型的舰船存在一定差异。试验结果表明,以SRN的最强IMF样本熵作为特征参数相比原SRN样本熵对舰船具有更好的可分性。 展开更多
关键词 舰船辐射噪声 样本熵 集合经验模态分解 固有模态函数 特征提取
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基于固有模态能量熵的微弱目标检测算法 被引量:16
6
作者 关键 张建 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期2494-2499,共6页
该文分析了海杂波能量在各固有模态函数(IMF)间的分布特点,研究了目标对海杂波能量在各IMF间分布的影响。研究发现,无目标时,海杂波的能量主要集中于先分解出的3个IMF中,而当目标出现时,海杂波的能量将向后分解出的6个IMF扩散,且固有模... 该文分析了海杂波能量在各固有模态函数(IMF)间的分布特点,研究了目标对海杂波能量在各IMF间分布的影响。研究发现,无目标时,海杂波的能量主要集中于先分解出的3个IMF中,而当目标出现时,海杂波的能量将向后分解出的6个IMF扩散,且固有模态能量熵恰能描述目标出现引起的海杂波能量分布的这种变化,因此该文提出了采用固有模态能量熵检测微弱目标的算法。仿真结果表明,与基于盒维数的微弱目标检测算法、频域CFAR检测方法和多脉冲CA-CFAR(100个脉冲)检测算法相比,该算法的检测性能较好,有效增强了雷达对海杂波中微弱目标的检测能力。 展开更多
关键词 目标检测 Hilbert—Huang变换 固有模态函数 固有模态能量熵 海杂波
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基于EEMD多尺度样本熵的S700K转辙机故障诊断 被引量:22
7
作者 魏文军 刘新发 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2763-2772,共10页
针对S700K转辙机在运行过程中的故障诊断问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)的多尺度样本熵的信号分析及故障诊断方法。首先对S700K转辙机功率曲线进行EEMD分解,得到不同时间尺度的固有模态函数(IMF)分量,并提取每一个IMF分量的... 针对S700K转辙机在运行过程中的故障诊断问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)的多尺度样本熵的信号分析及故障诊断方法。首先对S700K转辙机功率曲线进行EEMD分解,得到不同时间尺度的固有模态函数(IMF)分量,并提取每一个IMF分量的样本熵,由于样本熵能够有效区分不同信号的复杂度,故可获得转辙机不同状态下的特征参数。最后,利用这些不同运行状态下的特征参数构建特征模式矩阵,采用模糊聚类分析算法求解该矩阵的模糊等价矩阵。在模糊等价矩阵中,当λ(可变阈值)在[0, 1]范围内变动时,模糊等价矩阵转化为等价的布尔矩阵,由布尔矩阵可以得到动态聚类图并得到分类结果,从而实现故障诊断。研究结果表明:本文算法能准确提取故障特征且支持多种故障同时检测,有效提高了S700K转辙机故障诊断的精度与效率。 展开更多
关键词 EEMD 多尺度样本熵 固有模态函数(IMF) 模糊聚类 等价矩阵
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基于经验模态概率分布的光纤陀螺信号处理 被引量:8
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作者 崔冰波 陈熙源 龚政仰 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期690-695,共6页
为了抑制光纤陀螺随机漂移,基于改进的经验模态分解(EMD)和新型模态筛选标准提出了一种自适应的区间阈值滤波方法。首先分析加入高斯噪声对 EMD 分解结果的影响,提出有界噪声辅助以改善 EMD 分解质量,然后针对本征模态函数的概率分... 为了抑制光纤陀螺随机漂移,基于改进的经验模态分解(EMD)和新型模态筛选标准提出了一种自适应的区间阈值滤波方法。首先分析加入高斯噪声对 EMD 分解结果的影响,提出有界噪声辅助以改善 EMD 分解质量,然后针对本征模态函数的概率分布特征提出了基于样本熵的模态筛选标准,最后采用数据驱动的阈值选择方法实现自适应的区间阈值滤波。为了验证算法的有效性,采集一款干涉型光纤陀螺静态漂移信号进行实验分析,结果表明本文方法较基于平稳小波变换和 EMD 的阈值滤波有更好的去噪效果。仿真分析表明该去噪算法减小了捷联惯性导航系统的航向角误差,均方根误差较平稳小波变换去噪算法改善了约 78.6%。 展开更多
关键词 光纤陀螺 经验模态分解 概率密度函数 样本熵
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基于EMD与功率谱熵的语音端点检测 被引量:6
9
作者 王辉 袁淑丹 《电声技术》 2013年第11期40-44,共5页
为了提高低信噪比下语音端点检测的准确性,提出一种基于经验模态分解与功率谱熵的语音端点检测方法。对带噪语音信号进行经验模态分解获得一系列语音本征模函数,选取功率谱熵作为语音端点检测的特征,并计算特定阶本征模函数的功率谱熵... 为了提高低信噪比下语音端点检测的准确性,提出一种基于经验模态分解与功率谱熵的语音端点检测方法。对带噪语音信号进行经验模态分解获得一系列语音本征模函数,选取功率谱熵作为语音端点检测的特征,并计算特定阶本征模函数的功率谱熵实现语音的端点检测。通过EMD分解可以有效地消除白噪声的影响,仿真结果表明,在低噪比情况下结合经验模态分解和功率谱熵的方法能够有效实现语音端点检测。 展开更多
关键词 语音端点检测 经验模态分解 本征模函数 功率谱熵
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基于积分均值模式分解和固有模态函数样本熵的阵发性房颤识别
10
作者 卢莉蓉 牛晓东 +1 位作者 王鉴 张旭 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期668-676,共9页
针对阵发性房颤(PAF)发作持续时间较短难以捕捉,且现有识别算法抗噪性能较差易导致误检、漏检等问题,本研究提出一种基于积分均值模式分解(IMMD)和固有模态函数样本熵(IMFSE)的PAF识别方法。首先,对时长为20 min的心率变异性(HRV)信号... 针对阵发性房颤(PAF)发作持续时间较短难以捕捉,且现有识别算法抗噪性能较差易导致误检、漏检等问题,本研究提出一种基于积分均值模式分解(IMMD)和固有模态函数样本熵(IMFSE)的PAF识别方法。首先,对时长为20 min的心率变异性(HRV)信号片段进行IMMD分解得到一系列固有模态函数(IMF)分量,并计算IMFSE;然后,通过对IMFSE结果进行统计分析选取PAF识别的特征量;最后,利用支持向量机与交叉验证完成PAF识别。从PAF Prediction Challenge Database(AFPDB)数据库提供的正常受试者、PAF发作与远离PAF发作受试者心电信号中,分别获取25段时长为20 min的HRV信号片段,构成正常组、PAF发作组与PAF未发作组。通过对这75段HRV信号片段的实验发现:利用本方法进行PAF识别,识别准确率、敏感性、特异性分别可达到94%、96%、92%。所提出的PAF识别算法为进一步地快速准确自动检测PAF提供了参考,在可穿戴设备的长期自动检测识别PAF方面具有较大的应用前景。 展开更多
关键词 阵发性房颤 心率变异性分析 积分均值模式分解 固有模态函数样本熵 支持向量机
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基于固有模态函数频域熵的目标检测算法
11
作者 张林 张建 +1 位作者 董云龙 关键 《海军航空工程学院学报》 2016年第3期379-384,共6页
为提高海杂波中慢速目标的检测性能,提出了一种基于固有模态函数(IMF)频域熵的目标检测算法。该算法对原始信号经EMD分解后得到的固有模态函数采用Fourier变换,自动地提取其各个分量的频域能量,以此获得IMF能量分布特点,再运用信息熵的... 为提高海杂波中慢速目标的检测性能,提出了一种基于固有模态函数(IMF)频域熵的目标检测算法。该算法对原始信号经EMD分解后得到的固有模态函数采用Fourier变换,自动地提取其各个分量的频域能量,以此获得IMF能量分布特点,再运用信息熵的方法构建检验统计量,并将其输入非参量检测器中进行目标检测。研究结果表明,相比于海杂波、海尖峰,慢速目标的能量分布更为分散,熵值更大,对比频域广义符号(GS)检测算法,所提方法检测性能更优,适用于慢速目标检测。 展开更多
关键词 固有模态函数 广义符号 海尖峰
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基于IMF熵价值的轮对轴承故障自适应诊断 被引量:5
12
作者 易彩 林建辉 +1 位作者 丁建明 张卫华 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期43-50,共8页
针对集成经验模态分解(EEMD)方法中本征模态函数(IMF)不能自主筛选的问题,提出IMF价值评价方法,以此评价IMF价值高低。将IMF能量熵作为IMF价值高低的核心评价标准,并基于此建立轮对轴承故障自适应诊断模型。该模型将轴承振动信号进行EEM... 针对集成经验模态分解(EEMD)方法中本征模态函数(IMF)不能自主筛选的问题,提出IMF价值评价方法,以此评价IMF价值高低。将IMF能量熵作为IMF价值高低的核心评价标准,并基于此建立轮对轴承故障自适应诊断模型。该模型将轴承振动信号进行EEMD分解得到不同尺度的IMF,依据IMF熵价值算法,筛选出价值更高的IMF进行信号重构,对重构信号进行希尔伯特变换,应用其边际谱提取轮对轴承振动特性频率。应用无故障轴承及三种不同故障轴承对本模型进行试验验证。结果表明,该方法能凸显轴承特性频率,能够有效提取轴承旋转频率倍频、故障特征频率及其倍频,并且轴承垂向和横向振动对轴承故障特征频率的检测在谱分辨率及故障表征上都有较好的表现力。 展开更多
关键词 轮对轴承 经验模态分解 本征模态函数 自适应故障诊断 能量熵 边际谱
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基于改进VMD的液压系统故障特征提取 被引量:5
13
作者 丰少伟 柴凯 +2 位作者 朱石坚 杨庆超 楼京俊 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2021年第2期6-13,29,共9页
为从液压系统振动信号中提取有效特征进行故障诊断,针对随机噪声、端点效应和虚假分量会影响变分模态分解(VMD)的分解精度问题,提出了一种改进VMD的故障特征提取方法。首先,针对随机噪声会导致分解误差增大现象,提出了基于奇异值差分谱... 为从液压系统振动信号中提取有效特征进行故障诊断,针对随机噪声、端点效应和虚假分量会影响变分模态分解(VMD)的分解精度问题,提出了一种改进VMD的故障特征提取方法。首先,针对随机噪声会导致分解误差增大现象,提出了基于奇异值差分谱降噪预处理,该方法能抑制噪声对分解结果的干扰;然后,针对端点效应会导致VMD处理信号两端产生明显的飞翼现象,提出了基于支持向量回归机的端点延拓,该方法具有较高的拟合精度;最后,针对虚假本征模态函数(IMF)分量会导致VMD处理出现能量泄漏现象,提出了IMF能量熵增量的虚假分量剔除,该方法的真假分量具有区分性。仿真信号和实测液压信号分析表明:改进VMD能有效改善传统VMD方法在特征提取上的三个不足,可准确提取液压故障信号的主要特征频率,实现液压系统故障的精确诊断。 展开更多
关键词 液压系统 变分模态分解 奇异值差分谱 支持向量回归机 本征模态函数 能量熵增量
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HHT在水下目标信号特征提取中的应用 被引量:5
14
作者 赖思邈 张效民 曹丕 《电声技术》 2009年第6期36-40,共5页
将希尔伯特-黄变换(HHT)用于水下目标特征分析,利用HHT对实录舰船辐射信号进行了特征提取,结果表明其适用于水声非平稳信号的分析,与传统时频分析方法相比具有很强的自适应特性和较好的时频聚集性。
关键词 希尔伯特-黄变换 固有模态函数 经验模态分解 时频熵 最近邻决策方法
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基于参数自适应的VMD滚动轴承故障诊断 被引量:10
15
作者 李永琪 彭珍瑞 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2021年第5期139-146,共8页
为了更好地选取变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的参数并综合考虑轴承故障信号周期冲击性及循环平稳性,构建一种平均包络谱峭度结合平均样本熵优化的变分模态分解及加权合成峭度提取最优本征模态分量(intrinsic mode ... 为了更好地选取变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的参数并综合考虑轴承故障信号周期冲击性及循环平稳性,构建一种平均包络谱峭度结合平均样本熵优化的变分模态分解及加权合成峭度提取最优本征模态分量(intrinsic mode function,IMF)的轴承故障诊断方法。首先,分别将平均包络谱峭度的倒数及平均样本熵归一化并求和。然后,以其最小值原则分别优化VMD参数,对信号进行VMD分解得到若干IMFs,计算各IMF加权合成峭度,其值最大即为最优IMF。最后,进行包络谱分析判别故障类型,并运用内圈故障仿真信号和实际轴承数据验证方法的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 变分模态分解 本征模态分量 平均包络谱峭度 平均样本熵 加权合成峭度
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基于EEMD能量熵及LS-SVM滚动轴承故障诊断 被引量:18
16
作者 夏均忠 苏涛 +2 位作者 张阳 王龙 冷永刚 《噪声与振动控制》 CSCD 2014年第3期170-175,共6页
针对滚动轴承振动信号的非平稳特性和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出基于集合经验模态分解(EEMD)能量熵和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先通过EEMD分解将非平稳的原始振动信号分解成若干个平... 针对滚动轴承振动信号的非平稳特性和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出基于集合经验模态分解(EEMD)能量熵和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先通过EEMD分解将非平稳的原始振动信号分解成若干个平稳的固有模态函数(IMF);滚动轴承同一部位发生不同严重程度的故障时,在不同频带内的信号能量值会发生改变,因此可通过计算振动信号的EEMD能量熵判断发生故障的严重程度;从包含主要故障信息的IMF分量中提取的能量特征作为输入来建立支持向量机,判断滚动轴承的技术状态和故障严重程度,并选用不同核函数对诊断效果进行分析比较。实验结果表明,该方法能有效地应用于滚动轴承的故障诊断。 展开更多
关键词 振动与波 集合经验模态分解 固有模态函数 能量熵 最小二乘支持向量机 故障诊断
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基于VMD-SampEn-M1DCNN组合模型的钳形电流互感器故障诊断 被引量:2
17
作者 孙晓峰 崔晋 +3 位作者 刘春晖 宫振宇 朱博 姬少培 《现代电子技术》 2023年第22期33-40,共8页
针对钳形电流互感器故障诊断效率和诊断准确率低的问题,提出一种基于VMD-SampEn-M1DCNN组合模型的钳形电流互感器故障诊断模型。首先,以钳形电流互感器数据为基础,对其进行VMD分解,以建立本征模函数(IMF),并进行IMF分量选择;然后,选取IM... 针对钳形电流互感器故障诊断效率和诊断准确率低的问题,提出一种基于VMD-SampEn-M1DCNN组合模型的钳形电流互感器故障诊断模型。首先,以钳形电流互感器数据为基础,对其进行VMD分解,以建立本征模函数(IMF),并进行IMF分量选择;然后,选取IMF分量分析样本熵,并将其作为互感器特征提取对象的特征值;最后构建了M1DCNN模型,对模型进行样本数据训练和测试。结合实验分析结果,证实VMD-SampEn-M1DCNN模型在训练时间、测试时间和模型测试精准度方面,与传统故障诊断相比都有明显的优势,能进行故障的精准诊断。 展开更多
关键词 钳形电流互感器 故障诊断 变分模态分解 一维卷积神经网络 本征模函数 样本熵
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采用滑动平均多元多尺度色散熵的液压泵故障诊断方法 被引量:2
18
作者 宫建成 韩涛 +2 位作者 杨小强 刘武强 周付明 《陆军工程大学学报》 2023年第1期45-54,共10页
为了提高色散熵的信息提取能力,在兼顾计算效率和效果的前提下,引入多维嵌入重构理论,借鉴滑动平均的思想,更新了传统多尺度算法的粗粒化方式,提出了滑动平均多元多尺度色散熵(moving average multivariate multiscale dispersion entro... 为了提高色散熵的信息提取能力,在兼顾计算效率和效果的前提下,引入多维嵌入重构理论,借鉴滑动平均的思想,更新了传统多尺度算法的粗粒化方式,提出了滑动平均多元多尺度色散熵(moving average multivariate multiscale dispersion entropy,MA_mvMDE)用以提取液压泵故障特征。首先,利用均匀相位经验模态分解(uniform phase empirical mode decomposition,UPEMD)将振动信号分解为多个本征模态分量(intrinsic mode functions,IMF),再采用相关系数法筛选敏感分量,将包含大量故障信息的模态分量作为多通道数据计算其MA_mvMDE值来提取故障特征。接着,采用MCFS方法选择故障敏感特征实现降维。最后,通过随机森林分类器完成故障识别。采用液压泵故障振动数据验证了该方法能够准确诊断不同类型和不同程度的故障。 展开更多
关键词 均匀相位经验模态分解 滑动平均多元多尺度色散熵 敏感IMF选择 故障诊断 液压泵
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基于经验模态分解的本征熵及其应用研究
19
作者 王海 《信息技术》 2009年第12期45-48,共4页
以经验模态分解和信息熵理论为基础,可以提出本征熵这一新指标,用于大型设备运行稳定性定量监测。通过在十余家大型企业的实际应用和对应实验表明,本征熵较好地反映了设备运行时不同本征模态的稳定性,为设备的状态监测和诊断提供了运行... 以经验模态分解和信息熵理论为基础,可以提出本征熵这一新指标,用于大型设备运行稳定性定量监测。通过在十余家大型企业的实际应用和对应实验表明,本征熵较好地反映了设备运行时不同本征模态的稳定性,为设备的状态监测和诊断提供了运行稳定性的量化数据。 展开更多
关键词 状态监测 运行稳定性 经验模态分解 本征模态函数 本征熵
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基于TLGMCC准则联合CEEMDAN与LWT的优化降噪方法
20
作者 刘彦明 曹敏 +1 位作者 孙安 项敢亮 《光通信技术》 2025年第2期11-16,共6页
针对分布式光纤声传感系统信号信噪比过低的问题,提出一种基于时域局部广义最大互相关熵(TLGMCC)准则联合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与提升小波变换(LWT)的优化降噪方法。首先,使用自适应噪声完备CEEMDAN对原始信号进行分... 针对分布式光纤声传感系统信号信噪比过低的问题,提出一种基于时域局部广义最大互相关熵(TLGMCC)准则联合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与提升小波变换(LWT)的优化降噪方法。首先,使用自适应噪声完备CEEMDAN对原始信号进行分解,获取模态分量。接着,将原始信号与这些模态分量分割为多个时间局部片段,并计算它们对应时间局部片段的相关熵值。然后,通过LWT算法处理弱相关分量,最后重构剩余分量以完成去噪过程。实验结果表明:在5 km的传感距离和10 m的空间分辨率的条件下,系统的信噪比达到了54.36 d B,同时均方根误差降低至0.091。 展开更多
关键词 自适应噪声完备集合经验模态分解 提升小波变换 时域局部广义最大互相关熵 模态分量
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