分析抽油机井系统效率监测数据的EMD分析

在利用抽油机系统效率变化曲线评价有杆抽油系统性能时,测试仪器误差和外界环境干扰作为噪声包含在测试数据中,导致计算得到的油井系统效率曲线不能直接用于系统分析和评价中。为了解决这一问题,本文在对比小波方法和经验模式分解法(EMD)提取复杂信号趋势项的能力的基础上,将EMD方法用于抽油机井系统效率测试数据分析,有效地提取了抽油机井系统效率的变化趋势,仿真结果表明该方法具有简便和高效的特点。     

改进的EMD算法及其在条带间距测量中的应用

经验模式分解(EMD)是一种非平稳信号分析方法,存在边缘效应. 针对此问题,文中用线性预测对信号进行端点延拓,增加附加的极值点来拟合包络线,以实现准确的经验模式分解,并通过数值实验验证了该方法的有效性. 根据疲劳断口图像中条带间的距离呈准周期性,可对其进行经验模式分解,分别算出水平和垂直方向上的条带间距,并通过三角转换关系得到相邻条带间的实际距离. 对实际疲劳断口图像中条带间距的测量表明,把改进的经验模式分解应用到条带间距测量是有效的.     

基于MOCCII的新型单输入三输出电流模式滤波器

提出了一种基于MOCCⅡ(多端输出第二代电流传输器)的单输入三输出二阶滤波器模型电路,通过选择不同特性的元件在输出端,可实现二阶高通滤波、二阶低通滤波、二阶带通滤波、带阻和全通功能,每种电路都由两个MOCCⅡ、两个接地电容和电阻实现,与同类滤波电路相比较,该电路不但结构简单,而且使用灵活,有利于集成。     

基于EMD优化NAR动态神经网络的地铁客流量短时预测模型

为了能够更加准确地实现地铁客流预测,提出了一种基于经验模态分解算法(empirical mode decomposition, EMD)优化非线性自回归(nonlinear auto regressive,NAR)动态神经网络的地铁客流量短时预测模型.分析地铁客流量数据后发现日客流量具有一定的变化规律,为此使用了基于时间序列的NAR动态神经网络,该网络具有优秀的非线性动态拟合能力和反馈记忆的功能.结合EMD经验模态分解算法优化NAR动态神经网络预测模型,以此来减少预测误差,提高预测精度.结果显示,EMD-NAR神经网络组合预测模型适用于地铁客流的短时预测,预测精度可达93%,具有较好的应用价值.     

基于DEMD与多尺度几何分析的图像压缩方法

研究了基于方向预测偏差度以及模式经验分解(DEMD)的图像分解方法.对于分解所得到的图像高频信息提出采用基于JPEG 2000的9-7小波进行压缩,而对其他的图像分量则实施Bandelet变换处理.从而得到一种高保真图像压缩新方法.仿真实验表明,本文方法在恢复图像质量方面优于广为采用的JPEG 2000以及原有的几何多尺度分析方法.     

Hilbert-Huang变换及其应用研究

讨论了几种非线性非平稳信号的时频分析方法,重点介绍了经验模态分解方法及Hilbert-Huang变换,并对Hilbert-Huang变换的时频分析特性进行了计算机模拟仿真分析.给出了Hilbert-Huang变换在心音信号分析中的应用实例,实验结果验证了该方法的有效性和优越性,具有一定的工程应用价值.     

正交样条小波的周期化

本文对正交样条小波进行周化，给出了周期正交样条小波的分解与重构算法．用这种周期正交样条小波可方便地处理有限区间上的问题．     

EMD在说话人辨认中的应用

提出一种基于经验模式分解的说话人辨认方法.通过对语音信号进行经验模式分解得到一系列内在模式函数,提取每一级模式函数的Mel频率倒谱系数和相邻两级模式函数差的Mel频率倒谱系数作为表征说话人的特征参数,对得到的特征参数用矢量量化进行识别.实验结果表明,方法是有效的.     

单通道双MFSK信号调制识别方法

针对单通道双MFSK信号的调制识别问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和分形盒维数的调制识别算法。该算法利用EMD将混有高斯噪声的双MFSK混合信号分解成多个分量,提取每个分量的分形盒维数作为特征参数,使用BP神经网络作为分类器对其进行识别。仿真结果表明,该算法对频谱不混叠的双MFSK信号有较好的识别效果。     

基于MOCCII的多功能n阶电流模式滤波器

提出了一种结构简单、传输精度高的CMOS MOCCⅡ（second generation current conveyor with multiple outputs,多端输出的第二代电流传输器）电路及基于MOCCⅡ的具有IFLF（inverse follow leader feedback,反向跟随领先节反馈）结构的多功能n阶电流模式滤波器电路。该滤波器电路包含n 2个有源器件、n个电容及n 4个电阻,可以产生n阶低通、带通、高通、带阻及全通电流模式滤波器,文中对MOCCⅡ电路及滤波器进行了PSPICE模拟。