镜像延拓EMD方法的改进及其应用

希尔伯特黄(Hilbert-Huang)变换是一种自调节信号分解方法,通常该方法包括两部分:经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和希尔伯特变换。由于希尔伯特黄变换理论并不成熟,尤其是该方法存在的“端点效应”问题,使其在某些场合应用误差较大。为了解决端点效应问题,本文首先从阐述了Hilbert-Huang变换的基本理论、算法、存在的问题及常见的解决方法入手,针对镜像闭合延拓EMD处理端点效应问题时的不足,提出了一种新的镜像延拓EMD方法。最后利用仿真信号验证了该方法的有效性,取得了较好的结果。     

基于局部多项式回归的EMD端点效应抑制

Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)这种完全由数据驱动的自适应时频数据分析算法已经在多个领域得到了广泛推广和应用.但是HHT的核心部分经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)被端点效应问题所困扰.这里结合局部多项式回归,利用局部少量数据在极值序列两端各拓展一个极值点,从而抑制EMD的端点效应.模拟实验结果表明,该算法能够有效抑制端点效应,且数据要求不高,运行速度较快.     

基于延拓技术的经验模态分解改进算法

为了消除经验模态分解算法中的端点效应问题,给出了利用数据序列延拓技术抑制端点效应的方法。在分析基于镜像延拓法的算法实现以及存在的不足的基础上,提出了端点极值包络延拓方法。通过理论分析和仿真实验验证了该方法在提高经验模态分解算法分解精度、改善时频分析性能方面的有效性,在空间方面,包络极值延拓算法比镜像延拓节省了约50%的空间。     

基于最大相关波形延拓改进的EEMD方法

针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)中出现的端点效应和模态混叠现象问题,提出了利用最大相关波形延拓改进聚合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法.利用最大相关波形法对原始信号的两端进行延拓,实现延拓数据在原信号边界处的平滑过渡,减小端点处包络线的拟合误差.针对EEMD中参数无法自动获取的问题,采用自适应EEMD对新信号进行分解,提高信号的分解精度.通过仿真分析和转子不平衡故障诊断实例研究表明,改进的EEMD方法不仅能够明显减少虚假模态分量、有效抑制模态混叠现象,而且较好地改善了端点效应引起的分解失真问题.同时与基于极值点对称延拓改进方法及基于镜像延拓改进方法相比,所提方法具有较高的分解精度.     

基于掩膜信号法的端点延拓方法

提出了一种基于掩膜信号法的端点延拓新方法,可以有效地解决产生于希尔伯特-黄变换中的端点效应;对信号进行外延后进行EMD,然后利用掩膜信号对IMF分量进行延拓后再进行希尔伯特变换;仿真实验证实了该方法的有效性.     

希尔伯特-黄变换方法边界问题的处理

在研究基于经验模态分解（EMD）算法的基础上,本文提出了一种处理EMD边界问题的新方法——拟正弦边界延拓法,并通过仿真试验,与采用特征波法的分解结果进行比较。对比表明,拟正弦边界延拓法能有效地抑制EMD分解出的固有模态函数两个端点处的摆动,从而提高时频分辨率,应用拟正弦边界延拓法处理EMD的端点效应具有一定的优越性,值得推广应用。     

HHT方法在结构模态参数识别中的改进

在Hilbert-Huang变换(HHT)的基础上,采用ChebyshevⅠ类带通滤波器对测量响应进行滤波,使得经EMD分解得到的固有模态函数(IMF)包含所有需要的模态,解决了模态混淆问题;采用去端点法预处理模态响应的相位和幅值,进行线性最小二乘法拟合,解决了端点效应问题;并推导了如何利用HHT识别比例阻尼结构体系的...     

改进的LMD算法及其在EEG信号特征提取中的应用

针对LMD方法在对脑电信号处理时会产生端点效应,为了降低这种端点效应的影响,增强脑电信号的特征提取效果,提出了一种基于相似波形加权匹配的端点延拓算法。该算法主要利用在一段波形中相似子波会反复出现这一特点,提取与端点处波段相似的子波,求得其加权平均波,并利用得到的平均波对原始信号的左右端点进行延拓。仿真结果表明,与传统的LMD方法分解相比,该算法能够有效抑制传统LMD的端点效应,更好地提取脑电的特征信息。     

希尔伯特-黄变换端点效应的自适应端点相位正弦延拓方法

针对希尔伯特-黄变换（Hilbert Huang Transform,HHT）的端点效应问题,提出一种自适应端点相位正弦延拓经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）方法.该方法根据端点附近数据变化趋势,通过在信号两端自适应加上相位、幅值和频率适当的正弦延拓函数,使得原端点的包络线顺着端点附近波形延展,以改进EMD分解精度.为满足EMD内禀模态分量（Intrinsic Mode Function,IMF）与原信号的相关性精度和EMD较低迭代次数的要求,引入能表征EMD性能的目标函数.该函数可通过迭代次数、IMF个数和有效IMF的相关系数大小等来衡量.由于该方法的边界延拓参数是根据延拓周期比例系数、延拓信号长度系数和采样频率自动确定的,故其分解过程完全是一个自适应过程,不需要人为设置,具有较好的实用性.仿真和液压系统实例分析表明,该方法不仅能较好地解决HHT的端点效应,而且相对现有的延拓方法而言,筛选次数更少,能显著提高信号EMD分解精度,且减小Hilbert谱的端点效应,更加精确地提取了液压系统齿轮泵振动信号的故障特征,取得了较好的应用效果.     

斜率匹配波形延拓法抑制EMD端点效应

提出一种抑制EMD端点效应的新方法——斜率匹配波形延拓法。该方法充分考虑了信号边缘处的变化趋势以及信号的内部特征,以信号端点处曲线的斜率作为参考,从信号内部寻找斜率最接近的子波进行匹配,根据匹配子波及其前后波形对信号端点进行波形延拓。仿真和实测信号的分析结果表明,该方法能够有效地抑制端点效应。     

TG-DSC联用技术在磷矿石热分解上的应用

运用TG-DSC联用技术研究了磷矿石的热分解过程,得到了磷矿石在不同粒度、不同升温速率下的TG-DSC曲线.结果显示磷矿石在40¹ 100℃范围内可分为4次失重阶段;随着粒度的减小,TG曲线中的失重阶段更为明显和彻底,DSC曲线的吸热峰更为尖锐;随着升温速率的提高,磷矿石热解段起始和终止温度向高温侧移动,且失重率也有增大的趋势;使用Ozawa法计算了磷矿石在6001 100℃范围内可分为4次失重阶段;随着粒度的减小,TG曲线中的失重阶段更为明显和彻底,DSC曲线的吸热峰更为尖锐;随着升温速率的提高,磷矿石热解段起始和终止温度向高温侧移动,且失重率也有增大的趋势;使用Ozawa法计算了磷矿石在600⁸00℃吸热分解过程的活化能,平均值为202.80 kJ/mol,为磷矿石的资源化利用提供依据.     

TG—DSC联用技术在磷矿石热分解上的应用

运用TG—DSC联用技术研究了磷矿石的热分解过程,得到了磷矿石在不同粒度、不同升温速率下的TG—DSC曲线．结果显示磷矿石在40～1100℃范围内可分为4次失重阶段;随着粒度的减小。TG曲线中的失重阶段更为明显和彻底,DSC曲线的吸热峰更为尖锐;随着升温速率的提高,磷矿石热解段起始和终止温度向高温侧移动,且失重率也有增大的趋势;使用Ozawa法计算了磷矿石在600～800℃吸热分解过程的活化能,平均值为202．80kJ/mol,为磷矿石的资源化利用提供依据．     

基于小波多分辨分析的往复机械故障特征提取与识别

本文从往复机械故障诊断领域中特征信号处理的应用角度,探讨了利用小波多分辨分析与信息熵相结合,对往复机械故障进行诊断识别的方法．首先应用小波分解,将监测信号映射到由一个小波伸缩而成的一组基函数上去,在通频范围内得到分布在不同频段内的分解序列;在此基础上,对各分解序列进行ＦＦＴ变换,建立信号的小波特征熵,以此作为故障识别的特征参数,对往复机械运行故障进行诊断识别,并以压缩机振动监测信号为例,实现了不同频段范围内特征信息的提取与故障识别,说明该方法是提取故障信息并进行诊断的有效方法     

一种二氧化碳闭路循环分解新方法

本文将热化学闭路循环原理用于二氧化碳分解过程，提出了一种二氧化碳闭路循环分解制取C和O2的五段法，对组成循环的五个反应分别进行了工艺条件试验，并对反应的有关固定产物进行了x－射线分析，通过实验验证了此循环的可行性，提出本方法循环操作的示意图。本方法将为解决由二氧化碳造成的环境污染及变废为宝提供一条崭新的途径。     

基于随机Petri网的路由器的建模与状态爆炸的解决

提出了切换路由器的一个随机Petri网模型。在建模分析的过程中,通过逐步分解与迭代,解决了因系统规模扩充所带来的著名的状态爆炸问题,其结果证明了概算法的有效性与可行性。对于存在两个或以上的“资源”竞争的复杂环境,这种概算分析法也可以得到应用。     

常数分解变换法及在数据压缩和消噪上的应用

目的 研究常数分解变换法(SDT)及其在数据压缩和消噪上的应用。方法 在探讨常数分解变换法原理的基础上，提出了对一维数据进行有损压缩和消噪的思想，并给出了相应的优化算法以及将该算法拓展于二维信号的简单方法。结果 获得了常数分解变换法和小波分解变换法(DWT)进行数据压缩和消噪的实验结果。结论 在一定条件下，对于一维数据的压缩和消噪，常数分解变换法优于小波分解变换法。     

1-可扩偶图的刻划

设G是一个具有二分类(X，Y)的偶图且M是G的一个完美对集。文章证明：G是1—可扩图当且仅当G有如下耳朵分解G=e P1 P2 … Pr使得e∈M并且每个只是起始和终止边都在E(G)＼M中的M-交错路。文章还给出一个有效算法判定一个偶图是否1—可扩图并找出该图的耳朵分解。     

EMD端点效应处理方法的研究

经验模态分解(EMD)过程中存在着端点效应问题,使得EMD分解结果产生严重的失真现象,从而导致处理数据发生畸变.提出了将极值点对称延拓和在信号序列上加窗函数相结合的方法,带入到EMD分解过程中,以抑制信号被分解时在端点附近所产生的上下包络线的发散现象.结果表明,该方法较好地解决了信号失真问题.     

热处理条件对VO_2粉体晶体结构和相变性能的影响

以V2O5和草酸为原料,采用高温热解前驱体法制备VO2粉体,并结合XRD分析和热致相变性能测定,研究热处理条件对VO2粉体晶体结构和相变性能的影响。结果表明,采用三段式升温制度,可制备晶化程度较高的VO2粉体。制备过程中,热分解温度的升高或热分解时间的延长,均会导致产物VO2粉体平均晶粒尺寸增大、平均晶格畸变率降低、相变滞豫区间减小以及电阻突变量增大,热处理过程中VO2晶粒生长和晶格畸变率变化主要受热分解温度的控制。     

基于快速离散正交S变换的电能质量扰动检测方法

提出了一种快速实现离散正交S变换的方法;并将此方法应用于检测电能质量扰动信号的起止时刻。离散正交S变换(DOST)是一种冗余度小的变换,然而利用基函数方法计算DOST的算法复杂度相对较高。为了降低算法复杂度、提高计算效率,根据DOST系数矩阵的特点,先对其进行分块处理,再利用FFT的优势,得到快速离散正交S变换(FDOST);并给出其计算复杂度的证明。将得到的FDOST系数按时频规律排列成矩阵,通过对矩阵的分析,检测扰动信号起止时刻。通过对实验数据和真实故障录波数据的分析,验证了算法的有效性和实用性。