一种组合滤波法在GPS动态观测中的应用

为了提高GPS动态观测数据滤波精度,分析了传统的小波滤波和EMD滤波方法的不足,结合小波分析和EMD的特性,提出了一种小波组合EMD滤波方法。该方法通过对信号进行频谱变换,根据频率峰值确定所采用滤波方法,实验将小波组合EMD滤波方法应用于GPS桥梁动态监测数据处理,并与传统的小波滤波、EMD滤波对比分析。结果发现:小波组合EMD滤波法效果优于小波滤波和EMD滤波,验证了该方法的有效性。     

用第二代小波去噪降低EMD边缘效应

应用经验模式分解（EMD）进行信号处理时通常利用三次样条插值拟合信号的上下包络,因而常出现边缘效应,影响处理质量。本文提出先用第二代小波对信号去噪,再运用EMD。第二代小波在保持第一代小波原有特性的基础上,可实现整数到整数的小波变换,并且转换速度更快,不需要额外的内存空间。仿真实验表明,同等条件下用第二代小波能有效减少EMD的分解层数,提高分解效率,同时能降低边界效应的影响,使EMD更具实际应用价值。     

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EMD分解的盲源分离模型以及在多路径削弱中的应用

通过阐述EMD和广义特征值的盲源分离的相关理论,并严密推导了相关公式,系统地分析了2种方法的优势,在此基础上,提出一种基于EMD分解的广义特征值盲源分离算法获取多路径误差模型,可有效削弱多路径效应误差。实验结果表明:新算法得到的标准差最小,较原始坐标序列的标准差分别减小约80%、90%、77%;与EMD方法相比,N方向标准差减小了33.3%,E方向标准差减小了59.2%,U方向标准差减小了30.8%;与Wavelet方法相比,N方向标准差减小了6.8%,E方向标准差减小了16.3%,U方向标准差减小了10.7%。新模型对BDS坐标序列中多路径误差进行更为有效的削弱,为GNSS变形监测提供了有力的技术支持。     

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。     

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.     

利用经验模态分解的QRS综合波检测

在分析心电信号能量分布特点基础上,利用经验模态分解(EMD)方法的自适应数据分析特性提出了一种QRS综合波检测方案.采用完全数据驱动的EMD方法将心电信号分解成一组内蕴模式函数(IMFs).求取各内蕴模式函数的能量并归一化,根据能量分布的特点确定信号是否存在电平整体偏置、基线漂移、高大T波等影响QRS综合波检测的因素,并采取相应的抑制措施.然后以较简单的可调阈值进行判定,并采取一系列防错检、防漏检措施来准确定位QRS综合波.采用MIT-BIH Arrythmia Database对该方法进行了验证,平均正确检测率高达99.91%.结果表明,该方法是一种高效的QRS综合波检测算法.     

基于改进EMD去噪和矩阵束的电力系统低频振荡模态辨识

提出了一种电力系统低频振荡模态辨识方法.首先使用改进的经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)去噪算法对低频振荡信号进行预处理.针对传统EMD去噪时混叠噪声严重和计算时间较长的问题,在区间阈值处理的基础上向信号叠加余弦波并进行二次分解,可以快速有效地实现信噪分离.随后再利用矩阵束(matrix pencil,MP)算法提取模态参数.对于MP算法的关键定阶问题,引入奇异值的相对差值作为定阶指标,可以实现较为准确的阶数估计.最后对数值信号、系统仿真信号和电网实测信号进行分析.仿真结果表明,所提方法在抗噪能力、参数精度和计算速度等方面都表现优异.     

吉安市气温与相关因子分析及其短期预报模型研究

利用江西省吉安市地面气象观测资料,采用一元线性回归、均方差、M-K非参数检验法、EMD经验模态分解等分析方法,研究吉安市气温变化特征及其与气象因子的相关性。通过对年平均气温年际变化特征的分析,发现吉安市年平均气温呈增温趋势,每10a增温0.17℃;通过M-K检验,得出2001年为吉安市年平均气温突变年;通过年平均气温与其他气象因子相关性分析,得出气温与降水之间存在显著的负相关性关系。而后根据EMD分解第5个IMF分量得出,年平均气温在年际尺度上呈显著增温趋势,而年平均降水呈显著递减趋势。最后以年平均气压、年降水量、年平均相对湿度、年平均日照和年平均风速5个气象因子为自变量,以年平均气温为因变量,建立逐步回归方程,用于对年平均气温进行预报,模型预测效果较好。     

货币政策在不同时期对资产价格的EMD分析

研究致力于将一种新的信号分解方法,即经验模态分解（EMD）方法,运用于分析央行货币政策对资产价格波动的影响,对资产价格进行分解,对所得到的各个本征模函数进行平均周期计算和统计学分析,分析了剔除短期市场因素对分析信号的影响,找出其中反应货币政策影响关系的分量部分.认为货币政策确实对我国的资产市场产生影响,并且在不同时期的影响效果是不同的,政府应该充分发挥货币政策的调节作用促进我国经济的健康发展.     

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.     

Li2CO3-LiOH低共熔锂盐体系合成LiMn2O4及其电化学性能

以电解二氧化锰(EMD)为锰源,分别以Li2CO3-LiOH低共熔锂盐体系、LiOH和Li2CO3为锂源,通过固相法合成尖晶石型的LiMn2O4正极材料.利用X-射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)及电化学测试技术对不同条件下合成的LiMn2O4的结构、形貌及电化学性能进行了研究.结果表明,三种锂源合成的产物均为单一的尖晶石型LiMn2O4,但是由Li2CO3 -LiOH低共熔锂盐体系合成的LiMn2O4粒径均小于由LiOH和Li2CO3合成的LiMn2O4;低共熔锂盐体系合成LiMn2O4的容量、循环性能及倍率性能均优于由LiOH和Li2CO3合成的LiMn2O4.由低共熔锂盐体系合成LiMn2O4正极材料0.1C和1C的首次放电容量分别为133 mAh.g-1和110 mAh.g-1,循环30次后,容量保持率分别为87％和86％.     

Li2CO3 LiOH低共熔锂盐体系合成LiMn2O4 及其电化学性能

以电解二氧化锰(EMD)为锰源,分别以Li2CO3LiOH低共熔锂盐体系、LiOH和Li2CO3为锂源,通过固相法合成尖晶石型的LiMn2O4正极材料.利用X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)及电化学测试技术对不同条件下合成的LiMn2O4的结构、形貌及电化学性能进行了研究.结果表明,三种锂源合成的产物均为单一的尖晶石型LiMn2O4,但是由Li2CO3LiOH低共熔锂盐体系合成的LiMn2O4粒径均小于由LiOH和Li2CO3合成的LiMn2O4;低共熔锂盐体系合成LiMn2O4的容量、循环性能及倍率性能均优于由LiOH和Li2CO3合成的LiMn2O4.由低共熔锂盐体系合成LiMn2O4正极材料0.1 C和1 C的首次放电容量分别为133 mAh·g-1和110 mAh·g-1,循环30次后,容量保持率分别为87%和86%.