基于初值优化的自适应最稀疏时频分析方法

自适应最稀疏时频分析(adaptive and sparsest time-frequency analysis,ASTFA)是一种新的时频分析方法,该方法需要事先确定较为准确的初始值,缺乏自适应性.针对ASTFA存在的问题,提出了基于初值优化的ASTFA方法.该方法使用残余量的能量作为优化目标函数,使用不同的初始值对信号进行分解,当残余量的能量最小时,则认为该初始值为最优初始值.因此,该方法能够自适应地寻找最优的初始值,增加了ASTFA方法的自适应性.采用仿真信号将该方法与原ASTFA方法进行对比,结果表明该方法能自适应地得到更准确的分解结果.对仿真信号和滚动轴承故障数据进行分析,结果表明ASTFA在抑制端点效应和模态混淆、抗噪声性能、提高分量的准确性等方面要优于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),并能有效应用于滚动轴承故障诊断.     

基于SVD与改进EMD联合的泄流结构工作特性信息提取

针对泄流结构振动信号非平稳性和特征信息被强噪声淹没的实际问题,提出基于奇异值分解(SVD)和改进经验模态分解(EMD)联合的特征信息提取方法.首先,对一维泄流振动信号时程进行相空间重构,运用SVD分解技术提取振动信号的奇异值信息,并通过奇异熵增量定阶理论滤除泄流振动信号中的高频噪声,实现信号的初次滤波;其次,对初次滤波信号进行正交化EMD分解,运用频谱分析方法筛选包含主要结构振动信息的各IMF,滤除低频水流噪声,实现信号的二次滤波;最后,将包含结构振动信息的IMF分量重构,得到泄流结构的工作振动特征信息.通过数值信号仿真验证本文方法的正确性,可有效滤除高频和低频噪声,凸显结构振动特征信息.结合三峡5号坝段泄流振动实测数据,运用本文方法进行坝体特征信息提取,并与ERA辨识结果进行比较,进一步说明本方法在泄流结构振动信息分析中的优越性,可为泄流结构在线监测和安全运行提供依据.     

基于EMD技术的语音特征提取方法

利用软件MATLAB仿真了语音信号的经验模态分解（EMD）特性,并与相关文献报导的其他分解方法进行了比较,结果表明：EMD法能达到更好的说话人识别效果。当不同的人发相同语音时,其频谱特性是不同的,把语音信号进行EMD分解后的IMF做频谱变换,便能得到一个特征向量,于是根据特征向量的不同而达到说话人识别的目的。以上实验结果有助于开辟说话人识别的新途径。     

基于EMD和SVD的虹膜特征提取及识别

为克服小波变换和Gabor滤波器提取虹膜特征时小波基函数固定和Gabor滤波器参数需优化选择的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)的虹膜特征提取方法.首先,对预处理后的虹膜图像进行EMD,将获得的一系列固有模态函数和残差分量构成初始矩阵;然后,对该矩阵进行SVD,以其奇异值作为虹膜特征向量:...     

基于EMD的心电信号压缩算法

针对生物医学信号特别是心电信号(ECG)的特点和数据压缩需求,提出一种基于经验模态分解(EMD)方法的ECG信号压缩算法.所提算法计算简单,无需预先或后处理.以MIT-BIH标准数据库的心律失常数据作为实验数据,通过压缩比(CR)、均方根百分差异(PRD)、归一化均方根百分差异(PRDN)、均方根(RMS)、信噪比(SNR)、质量评分(QS)6个评价参数分析所提算法性能,并与基于小波分解的压缩算法进行比较.实验结果表明,所提算法具有较好的压缩比与保真度,证明了该算法的有效性.     

基于EMD的人体个数估计算法

在人体目标的识别、区分和定位中,人体的呼吸和心跳是非常重要的微多普勒特征.提出了一种基于经验模态分解的人体个数的估计方法,仿真结果证明了其正确性和有效性,说明该方法可以用于人体目标的个数估计,且在信噪比为-2 dB的情况下,仍然能够估计出目标个数.     

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EMD闪光视觉诱发电位的单次提取方法

探讨了基于EMD方法的单通道闪光视觉诱发电位(FVEP)信号的单次提取方法.应用EMD方法的自适应多分辨率特性,首先把单通道闪光视觉诱发电位信号进行EMD分解,然后根据FVEP的频率特征,选择对应的IMF分量进行重构,得到有效去噪后的FVEP信号,可实现FVEP信号的单次提取.与目前临床最常用的叠加平均方法比较,说明利用EMD方法单次提取的FVEP信号能够准确反映FVEP的典型特征信息,满足了临床应用要求.     

基于EMD与遗传算法结合的参数辨识

提出将EMD（empirical mode decomposition）信号分解与遗传算法结合用于参数辨识,以一个三自由度系统的算例进行验证,结果表明该方法行之有效。     

基于EMD和迭代滑动傅立叶的谐波检测法

迭代滑动傅立叶分析法是一种有效的谐波检测法,计算量小,易于实现。然而,对于负载电流基波成分经常突变的对象,迭代滑动傅立叶分析法在每次突变后存在一个工频周期的跟踪过渡过程。针对这一缺点,本文将经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）方法与迭代滑动傅立叶分析方法结合在一起：前者将负载电流分解成一系列固有模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,然后通过某些IMF进行适当组合,构成带通自适应滤波器,进而获得负载基波电流幅值;后者确定基波的相位。仿真结果表明,该方法能够实时跟踪突变负载电流,不存在过渡过程。     

动态称量经验模态分解数据处理方法

为消除动态称量信号中的各种噪声,研究动态称量经验模态分解数据处理方法.针对经验模态分解筛分过程中数据序列的两端常处于非极值状态,而导致边缘效应,以及现有抑制边缘效应方法效率低、对数据量要求大的不足,提出一种新的数据延拓方法次端点镜像延拓法来抑制边缘效应.通过对定量加料动态称量经验模态分解试验,结果表明新的抑制边缘效应方法可以获得较高的称量精度和效率,对称量信号分解的最大误差在±0.8%以内.     

基于经验模态分解的低信噪比探地雷达数据处理

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.     

基于EMD与坐标寻优的松脱件定位方法

针对目前松脱件定位方法普遍存在的定位误差大的问题,采用多传感器布局方案,提出一种基于经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）与坐标寻优的松脱件定位方法。EMD处理可分离信号不同振动波成分并提取信号主要本征模函数（intrinsic mode function,IMF）分量,使到达时间提取及波速计算更为准确;多传感器布局能有效降低定位偏差,通过制定传感器选取策略选择最优的传感器组合用于定位分析,实现定位的进一步优化。最后搭建平板试验台并与不同定位方法进行对比,结果显示本文方法定位精度最高,最小定位偏差在0.1 m左右。     

基于EMD的复合故障诊断方法

针对转子不平衡故障和滚动轴承微弱损伤性故障的复合故障诊断问题,提出了一种基于经验模式分解的故障诊断方法,进行复合故障的耦合特征分离和轴承损伤性故障信号特征提取研究. 该方法首先通过经验模式分解将复合信号分解为若干个本征模函数(intrinsic mode function, IMF);然后通过计算各IMF与原始复合信号的相关系数确定包含故障特征信息的主要成分,除去虚假分量;最后针对主要成分中的低频成分进行频谱分析提出转子故障特征,针对主要成分中的高频成分进行Hilbert包络解调提取调制故障特征,即轴承损伤性故障特征. 仿真及实验结果表明该方法的有效性和实用性.     

经验模态分解和小波分解滤波特性的比较研究

 为了更好地了解小波分解(WD)和经验模态分解(EMD)2种方法对非平稳信号滤波特性的差异,以及2种方法的实际应用效果和各自的优缺点,提出了运用对高斯白噪声信号分解分量平均功率谱特性的分析来对比2种方法滤波特性差异的研究方法,并运用多项对比实验对所提研究方法的有效性进行验证.实验结果表明,所提研究方法能够有效地解释2种分解各自的滤波特性.对于EMD分解,各分量平均功率谱表现为带宽逐渐减小,中心频率逐渐降低的一组有序排列的带通滤波器.整个分解过程不需人为干预可自动完成,但存在边缘效应问题,如不加以处理可能会严重影响分解质量;对于小波分解,选择不同小波基,有的表现出与EMD分解类似的多尺度滤波特性,有的则不尽相同,甚至是完全不同.所以小波基的选择和分解层数的设置不同,可能会导致分解结果出现较大差异,因此存在对小波基优化选择问题.此外,小波分解过程速度较快,平均用时仅为EMD的1/25.     

基于EEMD能量熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法

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.     

基于经验模态分解的大地电磁资料人文噪声处理

将经验模态分解(Empiricalmodedecomposition,EMD)方法应用到大地电磁资料的人文噪声处理中,根据人文噪声的不同来源和特征,提出基于EMD的时空滤波器或硬(软)阈值对噪声进行抑制的方法。给出经验模态分解去噪方法的原理和步骤,并对实测大地电磁信号中常见的脉冲干扰、矩形干扰和周期正弦噪声等人文干扰进行消噪处理。研究结果表明：本文提出的噪声改正方法是有效的,突出了有用信号的信息,改善了受干扰大地电磁数据的质量。     

基于经验模式分解与LM一BP神经网络的大坝变形预报模型

提出一种基于经验模式分解(EMD)与LM-BP神经网络相结合的模型进行大坝变形预报的方法.先利用EMD具有根据信号本身特征进行自适应分解的功能将变形时间序列分解为一系列不同尺度的固有模式分量IMF,再根据各个IMF的变化规律采用相匹配的LM-BP模型进行预报,最后对各分量的预报值进行叠加得到最终的变形预报结果.实例分析...     

一种改进的经验模态分解消噪阈值函数

在已有的经验模态分解（empirical modede composition,EMD）阈值消噪的基础上,提出了一种新的EMD域可导阈值函数。新阈值函数简单且便于计算,具有连续性和高阶可导性,可有效克服硬阈值EMI）消噪时和消噪后EMD系数不连续的缺点;也可有效克服软阈值EMD消噪时和消噪后EMD系数与原始EMD系数之间存在着恒定偏差的缺点。实验结果表明,经可导阈值的EMD方法消噪后,可有效减弱含噪信号突变点处的Gibbs现象,消噪后信号具有更好的视觉效果。与经典的硬闽值和软阈值EMD消噪方法相比,所提出的方法在信噪比和均方误差两方面都有较好的提高。     

信号经验模式分解与间断频率

基于环境激励条件下结构的模态参数识别问题需要处理采集的数据信号来得到所需的参数信息.经验模式分解(EMD)通过筛分过程将原始信号分解成若干个基本模式分量(IMF),可看作无需预设带宽的自适应高通滤波方法.通过设置间断频率可以避免模态混叠,使每一个基本模式分量表示结构的某一阶固有模态.采用信号实例说明该方法的主要计算过程,分解结果表明该方法能有效对信号进行分解,方便模态参数识别.