搜索结果: 1-15 共查到“工学 EMD”相关记录82条 . 查询时间(0.171 秒)
针对排气温度裕度(EGTM）数据的非线性、非平稳特征，提出了基于改进经验模态分解(EMD）与支持向量回归结合的预测方法。通过改进的EMD方法对EGTM数据进行分解以降低时间序列的复杂程度；根据EMD得到各本征模态函数及趋势序列，构建基于支持向量机的预测模型；将所得的各分量的预测结果综合得到EGTM预测结果。以某航空发动机EGTM数据验证所提方法的有效性，相比于传统的预测方法，均方根误差降低至2.0...
基于噪声信号EMD的装甲车辆识别研究
装甲车辆 目标识别 经验模态分解 BP神经网络
2017/11/23
针对地面战场装甲车辆目标的被动声识别问题，选取具有代表性的两类坦克和两类履带式装甲车为对象，采集多种工况下的噪声信号，通过EMD自适应分解得到其IMF分量，利用前8个IMF分量与原信号的能量比值构建特征向量，以BP神经网络作为分类器，建立了一种装甲车辆识别方法。该方法对目标工况适应性强，识别率可达90%以上。
基于EMD的某火炮身管模态参数识别
火炮 身管 EMD 模态参数识别
2017/8/14
现阶段火炮模态参数识别都是以快速傅里叶变换(FFT)为基础，信号必须平稳且是严格的周期信号；通常情况火炮工作状态下的信号是非平稳信号；经验模式分解(EMD）方法是一种新的非平稳的信号处理技术，EMD方法在处理非平稳信号时相对其他方法有相当大的优势；首先对某火炮身管在有限元分析软件中建模，分别在有约束和自由状态下对身管进行模态识别；然后用EMD方法对相关数据进行处理，得到身管的模态参数（频率、阻尼比...
针对南美白对虾工厂化育苗水温时序数据存在非线性、非平稳等特点，采用传统单项预测方法预测精度低、鲁棒性差等问题，提出基于经验模态分解（EMD）、相空间重构和极限学习机(ELM)的非线性组合预测模型。在建模过程中，采用EMD方法将工厂化育苗水温原始时序数据多尺度分解为一系列固有模态分量（IMF），并对各分量进行相空间重构，在相空间中对ELM训练建模，分别对各IMF序列进行预测，将各分量预测结果进行叠加...
针对雷达、红外等常规目标探测手段难以获取低可探测目标的现状,提出了一种利用EMD和小波变换相结合分析激光雷达探测的风场扰动数据从而获取目标的探测方法。基于接收大气反射的激光回波信号,通过风速反演算法获得扫描区域内的风场分布,基于EMD和小波变换获取目标可能存在的位置。实验表明:基于该算法获取目标于径向距离1 250 m,方位角6°处的结论与实际情况基本吻合,从而验证了该算法切实可行,对空中低可探测...
Compressive Parameter Estimation with EMD
compressive sensing parameter estimation earth mover's distance K median clustering
2014/12/8
In recent years, sparsity and compressive sensing have attracted significant attention in parameter estimation tasks, including frequency estimation, delay estimation, and localization. Parametric dic...
本文利用经验模态分解算法(EMD),研究了不同状态下混沌信号的方差特性,提出了一种EMD分解层数自适应的去噪算法.该算法根据固有模态函数(IMF)方差最大值对应层数与总分解层数的关系,能够自适应选择需处理的IMF层数,并结合提升小波在更新和预测方面的优势综合去噪,分别以Lorenz、Chen系统(加入10%-100%的高斯白噪声)和实测的IPIX雷达数据作为混沌背景噪声进行了实验研究.结果表明:在...
一种基于白噪声EMD分解统计特性的水声信号去噪方法
EMD分解 白噪声统计分析 特征提取
2015/11/4
利用统计分析手段对归一化白噪声的经验模态分解结果进行了研究，验证了各模态能量密度和平均周期在对数坐标系下成喇叭状发散分布，且大样本量时两个量的数学期望大致成线性关系。利用这一特点，提出了一种水声信号去噪方法，并利用仿真和实测信号验证了该方法的可行性。
基于高阶微分的EMD均值计算方法
经验模态分解 数值微分 时间序列分析
2017/1/7
为了改善经验模态分解的分离性能,提出一种基于信号高阶微分的分解算法.本文首先讨论了经验模态实现模态分离的必要条件,并证明对输入信号进行偶数阶数值微分可以提高模态分离性能.然后在此基础上提出一种以偶数阶微分的过零点为特征的均值计算方法.最后对仿真信号的分解进行了实验研究.结果表明,本文方法可以改善分离性能,性能提高的程度与理论分析结果符合;与经验模态分解相比,本文方法具有更高的分解精度.
在使用经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对激光雷达回波信号进行去噪处理时,由于信号含有脉冲及间歇等间断事件而产生模态混叠,导致不能很好地分解出有用信号成分,影响去噪效果。针对这一问题,提出了一种形态滤波与EMD相结合的组合算法。首先,使用自适应多尺度形态滤波器作为前置单元,对信号进行初步处理,剔除信号中的间断事件干扰。之后,应用EMD对处理过的信号去噪...
基于EMD柴油机气阀声发射诊断技术试验研究
声发射信号 EMD分解 气阀漏气诊断
2015/8/19
以4120SG柴油机为研究对象，通过故障模拟试验测试了柴油机在气阀正常状态、气阀漏气状态下的缸盖声发射信号，对燃烧段声发射信号进行经验模态分解（Experience Mode Decomposition，EMD），计算了各个本征模分量（Intrinsic Mode Function，IMF）的能量分布及EMD能量熵。研究表明声发射信号能量主要集中在前3个IMF分量内,随着气阀漏气故障严重程度的增加...
基于改进EMD的多绳摩擦提升机载荷信息特征提取
改进EMD 提升载荷 特征提取 振动分析
2014/5/8
为解决多绳摩擦提升机有效提升载荷的间接识别问题，提出了一种基于振动信号分析处理的特征提取方法。该方法以主轴装置轴承处水平振动信号为对象，利用改进的经验模式分解（EMD）方法将振动信号分解为若干有效固有模态函数（IMFs），改善了经典EMD方法模态混叠与端点效应现象，选取各阶IMF的能量、方差贡献率与能量矩作为特征值，探讨了特征值与提升机有效载荷之间的内在联系。结果表明，该方法中分析信号的获取不改变...
EMD自适应三角波匹配延拓算法
端点效应 波形延拓 自适应三角波匹配
2014/8/1
波形匹配延拓是遏制经验模态分解（EMD）端点效应的有效方法，针对现有波形匹配延拓方法的不足，提出了一种自适应的三角波形匹配延拓方法，改进了三角波匹配度的计算方法和匹配子波的寻优算法。改进的三角波匹配度计算方法，突出延拓平顺性的同时，加强了端点处数据与内部波形的关联。自适应的匹配寻优算法，首先在固定极值点对应的波段内部搜寻局部最佳子波的截取时刻，截取局部最优匹配子波，然后在局部最优子波内搜寻全局最优...
基于EMD和时频分析的低振动机体结构优化研究
经验模态分解 时频分析 结构优化
2014/8/1
为降低柴油机机体振动，开展了基于经验模态分解（EMD）和时频分析的低振动机体优化设计研究。首先建立了机体有限元模型，通过机体模态试验验证了有限元模型正确性；然后，采用多体动力学和有限元相结合的方法计算了机体振动响应，并将计算结果与试验结果进行了对比验证，两者比较吻合；进而采用EMD对机体裙部振动速度信号进行分解，对分解得到的结果中能量较大的分量进行小波时频变换，通过时频分析得到结构优化的主要依据；...