核爆与雷电电磁脉冲识别

用经验模态分解和分形分析相结合的方法对核爆和雷电电磁脉冲信号进行了识别研究。计算了核爆和雷电电磁脉冲原始信号的盒维数,以及原始信号经验模态分解后前4阶固有模态分量（IMF）的盒维数。用最近邻法对核爆和雷电进行了识别,实验结果表明:原始信号经验模态分解后一阶、二阶IMF盒维数的识别率要略高于三阶、四阶IMF盒维数的识别率;原始信号盒维数的识别率高于经验模态分解后各阶IMF盒维数的识别率;二维和三维特征的识别率要高于一维特征的识别率,另外二维和三维特征的识别率更加趋于稳定,并且三维特征的识别率都在90%以上。     

闪电的分形特征研究及其在自动识别中的应用

利用2009年夏季青海地区的快电场变化测量仪的野外观测资料, 对120例地闪和77例云闪辐射场信号的分形特征进行了深入研究, 结果表明地闪辐射场信号的分形维数与云闪辐射场信号的分形维数有明显的差别, 再利用闪电的分形维特征, 构造了5个特征值, 将其作为支持向量机的输入进行地闪和云闪不同放电类型的识别, 有效识别率达到95%以上; 通过构造地闪辐射场时间序列信号的分形维数轨迹图表明分形维数最低点对应于原时间序列的回击位置, 利用分形维数轨迹中的最低点的位置能够快速准确地对地闪辐射场信号的回击点进行检测, 检测率可达到100%. 分形维是闪电的一种具有鉴别性的特征, 可用于闪电的智能分析与自动化处理. 关键词： 闪电信号 分形维数 支持向量机 自动识别     

EEMD自适应去噪在拉曼光谱中的应用

二代小波是公认较好的降噪手段,但是降噪效果依赖于基函数、分解层数和阈值等参数设置。经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)无需参数设定,按照频率特性将信号分解成本征模函数(intrinsic mode function, IMF),对IMF滤波,实现了信号自适应去噪。拉曼光谱中信号和噪声交叠集中在极高频段,EMD产生模态混叠问题,影响去噪效果。应用总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)拉曼光谱克服了模态混叠,有效区分出高频信号和噪声,获得了与小波函数相似去噪效果。文中首先对一段非线性非平稳豆油脂拉曼光谱EMD分解,可见模态混叠,EEMD分解出清晰模态的特征分量。然后分别用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)、小波变换(Wavelet)、EMD和EEMD处理含噪光谱,信噪比、均方根误差、相关系数三个方面指标表明FFT高频去噪效果最差,其次是EMD,恰当的Wavelet同EEMD效果相当,EEMD的优势是降噪过程的自适应。最后提出光谱时频分析方法和IMF噪声属性判别准则研究趋势。     

随机噪声对经验模态分解非线性信号的影响

采用Monte-Carlo随机模拟方法来研究外部噪声对经验模态分解非线性信号的影响.结果表明:噪声对低阶特征模态函数(IMF)影响较为明显,对高阶IMF影响较小;白噪声强度系数越大,分解出的IMF纯噪声分量阶数越多;用含噪声信号减去经验模态分解后的主要IMF噪声分量,可较为明显地削弱噪声的影响;含噪声响应的最大Lyapunov指数比不含噪声响应的最大Lyapunov指数小     

基于复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解方法

集成经验模态分解(EEMD)在一定程度上减轻了经验模态分解(EMD)中的模态混叠,但集成平均会带来新的模态混叠、频谱丢失和运算量增大等问题,影响到对信号物理特征的分析与提取.因此,本文提出一种基于复数据经验模态分解(CEMD)的噪声辅助信号分解方法,在CEMD中以白噪声分解的内禀模态函数(IMF)在指定方向上的投影为基函数来辅助观测信号分解过程中的极值选取,从而减小模态混叠,同时利用噪声投影的影响在求包络质心时被消除的特性,减小EEMD因集成平均带来的相关问题.仿真结果表明,本文方法在进一步降低模态混叠效应的同时,明显提高了运算速度,并且在一定程度上减轻了频谱丢失问题.     

基于小波的雷暴强放电前地面电场的多重分形分析

根据远离平衡的复杂系统演化的雪崩性和自相似倍增串级性，强调了多重分形工具的重要；利用青藏高原中部地区雷暴放电的地面电场仪资料，基于多重分形谱的小波估计方法，对强放电前雷电活动的多重分形特征进行了分析，发现多重分形谱可用推广的多重分形二项倍增串级模式描述，强放电前放电过程具有强烈的奇异性和明显的多重分形性，谱宽度Δα＞1.6，最小标度指数α_min＜-0.3；随着放电的活跃，Δα表现出明显的增加，而强的放电则发生在随后Δα的高值区或下降区，并对相关的原因进行了讨论. 关键词： 多重分形 雪崩 倍增串级 小波 闪电放电     

总体经验模态分解能量向量用于ECG能量分布的研究

总体经验模态分解(EEMD)改进了经验模态分解(EMD)存在的模态混叠问题, 依据信号自身的波动特点将信号分解, 特别适合非线性非平稳信号的分析处理. ECG信号能量分布有一定的规律, 疾病会引起能量分布的变化, 研究ECG能量分布的改变对心脏疾病的研究和临床诊断有重要意义. 本文将ECG信号通过EEMD方法分解为多个本征模态函数(IMF)分量, 观察IMF分量的波动规律, 指出了ECG信号在不同时间尺度上的波动特点和物理意义. 将IMF分量分别计算能量, 得到ECG的能量向量, 并对健康人和三种心脏疾病患者能量向量进行对比分析. 结果表明心脏疾病导致EEMD能量向量的高频分量显著降低, 尤其是p₁分量具有较好的区分度, 可以作为心脏疾病诊断的参考依据. 相比较传统的频域分析方法单纯关注频率而忽略信号自身特点和信号成分之间的相互作用, EEMD的分解结果依赖于ECG信号本身, 因此更能够反映ECG信号的真实情况, 揭示年龄和疾病对ECG能量分布的影响.     

基于DE-LSSVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断难以获得大量样本的问题以及LS-SVM 模型参数选择方法易陷入局部最优的缺点,提出了一种集合经验模态分解能量熵和差分进化算法（DE）优化最小二乘支持向量机相结合的轴承故障诊断方法。首先原始振动信号采用EEMD分解得到一组固有模态函数（IMF）,从有效本征模态函数IMF分量中提取的能量特征作为输入建立支持向量机,通过计算不同振动信号的能量熵值大小来判断轴承的故障损伤程度。为了提高模型的诊断精度,采用差分进化算法对LS-SVM的结构参数进行优化,并与LS-SVM和PSO-LSSVM模型相比较。结果表明,DE-LSSVM 模型的故障分类准确性得到了提高,可以有效应用于滚动轴承故障诊断中。     

基于正交传播算子的闪电宽带甚高频辐射源定位方法研究

闪电甚高频辐射源定位技术为闪电放电特征及其物理机制的研究提供了重要手段.基于空间谱估计理论,可将正交传播算子方法应用于闪电放电通道时空演变过程的成像.该方法将阵列数据协方差矩阵进行线性分解形成正交传播算子,然后以子空间的正交性构造空间谱,通过空间谱搜索实现辐射源定位.针对闪电宽带甚高频信号,采用非相干子空间处理方法将带宽内的有效频点进行平均,减小噪声干扰.利用数值仿真分析了该方法的定位性能,验证该方法定位弱辐射源的有效性,并与时间反转技术进行了对比.针对人工触发闪电过程的定位结果表明该方法可以较高的时空分辨率清晰地描绘出闪电通道的基本结构及放电通道的发展过程,并且其对双源同窗事件的定位能力优于时间反转方法.该方法对提高宽带甚高频阵列在闪电弱辐射源定位、闪电起始机制的研究中的应用价值具有重要意义.     

基于EEMD方法的火花光谱信号处理研究

基于电荷耦合器件(CCD)的火花光谱仪是一种用于元素成分分析的光谱仪,其输出信号是高频的CCD有效信号和低频的背景噪声叠加在一起的复合信号,火花光谱的有效信息主要集中在信号的较高频段,很容易被背景噪声淹没和干扰,因此获取完整有效的光谱信息,需要对信号进行有效处理。经验模态分解(EMD)方法可以自适应分析信号,不需要设置参数,但存在模态混叠的问题,信号中不同频率的成分可能会混淆;集合平均经验模态分解(EEMD)成功地解决了EMD方法中模态混叠的问题,能更加清晰地将信号中的不同频率成分分解出来,因此更加适合光谱信号的研究。使用火花光谱仪对不锈钢标准样品(选取短波段、中波段和长波段代表性元素碳C、锰Mn、镍Ni、铬Cr和铝Al)进行采集,获得了标准样品的火花光谱原始信号。通过EEMD方法进行自适应的分析和处理,每个CCD信号均获得了11阶固有模态函数(IMF),根据信号的幅频特性, IMF1—IMF2表征为特征信号部分,最后一阶IMF11为背景噪声成分。通过重构上述处理信号,结合基于连续小波变换的惩罚最小二乘法进行了二次处理,获得了最终处理后的信号。将处理后的信号导入仪器处理软件中,获得了碳、锰、镍、铬和铝元素的含量梯度曲线,结果显示采用EEMD方法处理的信号和原处理方法效果相当,但省去了额外采集空白噪声段的环节,大大节省了分析的时间,从而提高了仪器的运行效率。     

Multiscale dynamic analysis of blast furnace system based on intensive signal processing

In this paper, the Hilbert-Huang transform method and time delay embedding method are applied to multiscale dynamic analysis on the time series of silicon content in hot metal collected from a medium-sized blast furnace with the inner volume of 2500?m3. The results provide clear evidence of multiscale features in blast furnace ironmaking process. Ten intrinsic mode functions (IMFs) are decomposed from the silicon content time series; the presence of noninteger fractal dimension, positive finite Kolmogorov entropy, and positive finite maximum Lyapunov exponent are found in some IMF components. In addition, the coupling of subscale structures of blast furnace system is studied using the dimension of interaction dynamics and a robust algorithm for detecting interdependence. It is found that IMF(3) is the main driver in the coupling system IMF(2) and IMF(3) while for the coupling system IMF(3) and IMF(4) neither subsystem can act as the driver. All these provide a guideline for studying blast furnace ironmaking process with multiscale theory and methods, and may open way for more candidate tools to model and control blast furnace system in the future.     

广东沿海地区闪电通道的温度特性研究

在广东沿海地区,用无狭缝光栅摄谱仪获得了云对地闪电回击过程的光谱。经过光谱特征分析和谱线辨认,依据测得的谱线相对强度以及多组态Dirac-Fock方法得到的谱线跃迁参数,采用多谱线法,对每个闪电回击通道不同高度处的温度进行了定量计算。结果表明,强闪电放电过程对应的通道温度较高;分析通道不同高度处的温度值,发现对大多数闪电,同一回击通道随高度的增加温度略呈减小趋势;与青海高原相比,广东沿海地区强闪电较多, 光谱上激发能高的一次电离氧离子的跃迁谱线明显增多。     

HHT时频分析土壤光谱的重金属铜离子污染信息提取模型

土壤中不同浓度Cu2+含量映射到土壤光谱上的信息量十分微弱,并且这些高光谱数据中也存在着难以避免的噪声,因而本研究的关键是如何在土壤光谱复杂的噪声环境中提取微弱Cu2+信息。经验模态分解算法(EMD)能够有效去除高光谱数据中的噪声,且EMD是Hilbert变换对“非线性非稳定”信号时频分析的前提,当引入Huang变换后,可利用Hilbert-Huang变换(HHT)模型时频分析高光谱数据以实现降噪处理与信息提取。通过时频的HHT分析不同浓度Cu2+污染下的土壤光谱,完成从原始光谱经EMD分解出各本征模态函数(IMF)分量的包络线、调制信号和频谱等曲线中挖掘土壤光谱的Cu2+污染信息。研究结果表明,相同浓度Cu2+污染时的土壤光谱HHT时频分析结果相同,不同浓度时则不同,所以也可依据IMF分量反演土壤Cu2+含量。因此,高光谱数据的HHT时频分析能为土壤光谱的信息挖掘、光谱诊断和Cu2+含量反演等提供一种新的方法和思路。     

应用经验模态分解和独立成分分析解译岩矿光谱

岩矿光谱由多种矿物光谱混合而成,解译岩矿光谱能够得到岩矿的组分信息,且该方法具有快速、方便、不损坏样品的特点。经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)不能直接分离出混合信号中的源信号,独立成分分析(independent component analysis, ICA)要求混合信号数目不小于其所包括的源信号数目。将EMD和ICA两种方法相融合,首先用EMD分解混合信号得到本征模态函数(intrinsic mode function, IMF),再选择一定数目的IMF与混合信号一起组成ICA的输入数据矩阵,经过ICA运算可以获取单一混合信号中的源信号信息,克服了EMD和ICA两种方法各自的缺陷。研究表明,综合应用EMD和ICA方法可以获取单一混合信号中的源信号信息,混合信号中源信号含量越大,得到的源信号近似值越理想。参与ICA分离的IMF数目决定了分离得到的源信号近似值的数目,并且选择的IMF与混合信号相关系数越大,得到的源信号近似值越理想。运用该方法定量分析岩矿光谱,可以获取组成岩矿的矿物信息,比较适用于野外作业岩矿的快速分析鉴定及成分初步分析。     

闪电放电通道等离子体成分及相关特性的研究

以无狭缝摄谱仪获得了青海和西藏地区的云对地闪电回击过程的光谱,依据谱线波长和相对强度等信息,结合等离子体相关理论,得到了放电通道温度和电子密度;在此基础上,根据Saha方程、电荷守恒方程和粒子数守恒方程计算了闪电通道主要元素各级电离的离子数密度,进而得到通道质量密度、压强及平均电离度, 并分析了不同强度闪电放电通道的电离度、粒子数密度及其分布特征。结果表明：回击通道接近于完全电离,一次电离离子占主要地位,且NⅡ离子数密度最高;不同强度的闪电放电通道中,NⅡ和OⅡ离子的相对浓度值变化不大;计算过程中考虑带电离子间库仑相互作用以后,原子电离能的计算值降低,中性原子以及一次电离离子数密度的计算值变小,高次电离离子数密度的计算值变大。     

光谱法研究闪电通道的导电特性

依据无狭缝光栅摄谱仪在青海获得的云对地闪电回击光谱信息,结合空气等离子体传输理论,用四种不同方法计算了同一闪电放电通道的电导率。结果表明：各种方法所得闪电核心通道的电导率数量级均为104 S·m-1;且同一通道内的电导率随通道高度的增加有减小的趋势;通道内电子与一次、二次电离离子的碰撞以及它们各自的碰撞对通道电导率的贡献不可忽略;用碰撞积分的方法计算闪电核心通道的电导率结果更为合理。在通道电导率的基础上估算了回击通道的放电电流,与辐射峰值电场实验资料所得的相应峰值电流相比,其结果在合理的范围内, 并进一步探讨了温度与电流放电特性的相关性, 为研究闪电放电电流提供了一条可行的途径。     

Fractal-geometry simulation of a lightning discharge

It is suggested that a wideband lightning discharge be approximated by a damped periodic oscillation. With such an approach, the oscillation frequency and relaxation time are introduced and it is found that lightning radiates over a distance of several tens of kilometers. This length is much greater than the lightning bolt’s apparent length (several kilometers). The difference between the lengths is explained using fractal geometry. In terms of fractal geometry, the lightning discharge is so tortuous that an actually very long lightning bolt is accommodated by a short straight line. An attempt is made to determine the fractal dimension of tortuous and intermittent lightning bolts.     

Relevant modes selection method based on Spearman correlation coefficient for laser signal denoising using empirical mode decomposition

Empirical mode decomposition (EMD) is a recently proposed nonlinear and nonstationary laser signal denoising method. A noisy signal is broken down using EMD into oscillatory components that are called intrinsic mode functions (IMFs). Thresholding-based denoising and correlation-based partial reconstruction of IMFs are the two main research directions for EMD-based denoising. Similar to other decomposition-based denoising approaches, EMD-based denoising methods require a reliable threshold to determine which IMFs are noise components and which IMFs are noise-free components. In this work, we propose a new approach in which each IMF is first denoised using EMD interval thresholding (EMD-IT), and then a robust thresholding process based on Spearman correlation coefficient is used for relevant modes selection. The proposed method tackles the problem using a thresholding-based denoising approach coupled with partial reconstruction of the relevant IMFs. Other traditional denoising methods, including correlation-based EMD partial reconstruction (EMD-Correlation), discrete Fourier transform and wavelet-based methods, are investigated to provide a comparison with the proposed technique. Simulation and test results demonstrate the superior performance of the proposed method when compared with the other methods.