基于混合阈值的清除重复间隔阈值经验模态分解去噪方法

经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)被认为是一种有潜力的非线性非静态信号去噪方法。传统的经验模态分解阈值去噪在零点附近存在不连续性的缺点,Kopsinis提出了EMD-IIT和EMD-CIIT方法,但这两种方法对阈值过于敏感,即区间极值轻微的偏差就有可能导致去掉整个区间曲线,因此本文提出一种混合阈值算法,结合了EMD-DT和EMD-IT各自的优势。仿真结果表明此去噪算法具有较好的效果。     

关于经验模态分解与整体经验模态分解的分离效果差别的探讨

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition ,简称EMD)是一种自适应信号分解方法,主要应用于非线性非平稳的信号。整体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition ,简称EEMD)解决了EMD中出现的模态混合问题。在此主要讨论EMD和EEMD处理含噪信号时的效果差异,就几种特殊的信号,对EMD和EEMD在实际应用中出现的问题进行探讨。     

基于经验模态分解的齿轮箱故障特征提取

利用小波去噪阈值法对齿轮箱故障振动信号进行去噪,将经验模态分解(EMD)和快速傅里叶变换(FFT)相结合对齿轮箱故障进行特征提取,此方法适合于对非线性非稳态信号进行自适应的分析.利用小波阈值去噪方法对原始信号进行预处理,将去噪后的信号进行经验模态分解,得到一定数量的本征模态函数(IMF)分量,选取特定的IMF进行FFT,得到相应的功率谱,从而达到提取齿轮箱故障特征频率的目的.对齿轮箱故障信号进行分析,结果表明该方法能够有效地识别出齿轮箱故障特征频率.     

Hilbert-Huang变换与大地电磁信号的时频分析

将Hilbert-Huang变换引入大地电磁信号的时频分析中,介绍HHT(Hilbert-Huang transform)时频分析原理及方法,给出仿真信号的经验模态分解及其时频分布,并对实测大地电磁信号进行HHT时频处理与剖析.研究结果表明:Hilbert能量谱随时频的具体分布具有很强的非稳态动态变换时频刻画能力;时频谱的时间、频率分辨率不受Heisenberg测不准原理的限制,且其时间、频率分辨率都很高,有很好的时频聚集性;HHT方法能用于描述大地电磁信号的非线性时变特征,是大地电磁信号时频分析的有效工具.     

基于改进经验模态分解的语音信号特征提取法

针对语音信号特征提取在处理含噪语音信号时识别率低,抗干扰性差等问题,提出了一种基于改进的经验模态分解算法对含噪语音信号进行特征提取.该方法通过对含噪声语音信号分解分类并对两类模态分量分别处理再进行重构和特征提取,解决了目前大多数语音信号特征提取过程会滤掉部分原信号问题,在有效地消除了噪声信号的基础上,尽可能多地保存原信...     

基于经验模态分解的生命信号提取算法

穿墙生命探测雷达系统中,传统的基于快速傅里叶变换(FFT)的生命信号提取算法不能有效处理非平稳信号,且易受呼吸谐波干扰.为此,文中提出了一种从时域上提取生命信号的新方法.首先应用经验模态分解(EMD)将雷达接收信号分解成有限个固有模态函数(IMF),再用反映生命信号结构特征的IMF分量从时域上分别重构呼吸与心跳信号.仿真结果表明,所提出的新方法能避免呼吸信号谐波对心跳信号的干扰,因而能更加精确地提取心跳信号.     

基于改进互补集合经验模态分解的自适应 小波熵阈值地震随机噪声压制算法

针对互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)后不易有效区分有用信号和噪声的问题,以及传统小波去噪阈值选取的不足,提出基于改进CEEMD的自适应小波熵阈值地震随机噪声压制算法。将地震信号进行CEEMD后,基于互信息熵和互相关系数获取高频含噪本征模态函数(intrinsic mode function,IMF);对含噪IMF进行多尺度小波分解,将高频小波系数等分为若干区间计算各区间小波熵,在此基础上得到不同尺度的自适应阈值,同时设计了改进阈值函数进行小波阈值去噪。仿真实验中,去噪残差和频谱分析表明,算法能在保留有用信号的同时有效去除随机噪声,实现保幅去噪。实际地震资料处理表明,相比其他去噪算法,算法能有效提高信噪比(signal-to-noise ratio,SNR) 1 d B以上,降低均方误差(root mean square error,RMSE),具有良好的去噪能力。     

基于经验模态分解的无量纲指标故障诊断定位

无量纲指标作为新的理论工具应用于故障诊断研究中,虽然取得了一定的进展,但在应用时没有考虑到其他噪声干扰信号的影响,对结果分析有一定的干扰.而经验模态分解(EMD)技术能够提取出振动数据的故障特征信号,针对无量纲指标分析数据时的噪声干扰,提出了基于EMD的无量纲指标处理算法.首先对采集到的振动数据做EMD,分解出的前几个固有模态函数(IMF)分量中包含了振动数据的故障特征,去除其他噪声干扰信号的影响;其次求出含有振动数据特征信号的IMF分量的无量纲指标值,做出其无量纲指标的特征范围值;最后进行故障诊断分析.将此算法应用于旋转机械的故障诊断实验中,通过实验验证了该方法的可行性和有效性.     

多个经验模态分解对振动信号作用的对比

经振动传感器采集到的信号是非线性、非稳定的,这种信号无论是在时域还是频域上都不易分析。所以通过经验模态分解将原始信号分解成为多个本质模态函数（IntrinsicMode Function,IMF）,之后对其进行特征提取等进一步处理。但是经验模态分解存在模态混叠与端点效应的问题,所以文章采用互补集合经验模态分解（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposision,CEEMD）。CEEMD是在进行经验模态分解之前加入多组符号相反的白噪声,这不仅减少了模态混叠,分解出的IMF分量还更精进。这种互补集合经验模态分解有效地处理了所采集的非线性、非稳定性的振动信号。     

大地电磁强噪声分离方法探究

本文分析了大地电磁强噪声干扰的类型及特点,采用数学形态滤波对大地电磁典型强噪声干扰进行了去噪研究,在Matlab环境下进行了仿真实验并对仿真结果进行了分析和评价。     

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。     

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.     

损伤检测的经验模态分解法

用经验模态分解法对几种典型信号的特征进行分析.首先分解出内在模态函数分量,再对模态函数进行希尔伯特变换,得到时频图,由模态分量中突变点的位置来识别损伤发生的时间,而由时频图识别频率的变化.对一单自由度系统在刚度突变和累积疲劳引起的缓慢变化两种情况进行了分析,根据时频图中频率的变化识别出刚度发生突变的时刻及刚度变化的过程和损伤程度.结果表明经验模态分解法是进行损伤检测和时变参数识别比较理想的方法之一.     

改进的集合经验模态分解在人体行为识别中的应用

针对在基于惯性传感器人体行为识别的研究中,集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)无法自适应地筛选出对不同分类行为更有用的固有模态函数的问题,特别是对步行、上楼、下楼3种易混淆行为的识别,提出一种改进的自适应集合经验模态分解特征提取方法,通过对不同分类行为筛选不同固有模态函数并提取窗口均值差异等新颖特征,有望在不同的分辨率下得到更准确、更有效的原信号特征信息。为了验证该方法的有效性,实验分别用典型时域频域特征与该方法提取的特征集训练K近邻(K-nearest neighbor,KNN)与支持向量机(support vector machine,SVM)分类器,并采用留一法(leave-one-out,LOO)交叉验证算法进行测试。结果表明,当分别采用KNN和SVM进行分类时,相比于原方法,改进的方法对步行、上楼和下楼3种行为的平均识别准确率分别提高了29.22%(KNN)和15.79%(SVM),对分类的7种不同行为的总平均识别准确率分别提高了95.11%(KNN)与93.14%(SVM)。     

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...     

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。     

经验模态分解在EGG信号慢波提取中的应用

对临床检测到的胃电图(electrogastrogram,EGG)信号先进行经验模态分解(empirical modedecomposition,EMD),然后再选择相应的内在模分量重构,有效地提取出EGG信号中的慢波成分,提高了信号的信噪比.