经验模态分解中包络线算法

经验模态分解(EMD)是一种先进的信号处理方法,对非线性、非平稳信号具有独特的分析能力。它的包络线算法存在着过冲/欠冲和端点问题,影响信号分解质量。分析了过冲/欠冲和端点问题产生的原因,提出了采用保形分段3次插值方法作为EMD分解过程中的包络算法,解决了拟合包络线的过冲/欠冲问题;采用端点处包络线位置预测,对端点处的包络线位置加以约束,与极值点对称延拓的方法结合使用,充分利用信号本身信息,一定程度上抑制了端点问题。最后,用一个仿真实验验证了该方法的有效性。

快速包络线算法的设计和实现

通过对包络线求取过程的分析 ,得出快速包络线算法原理 ,讨论了该算法应该注意的一些问题 ,并提出了辅助算法 ,解决了芯片和IC生产线图像诊断系统中不能准确快速求取包络线的难题。

某火箭发动机故障检测及诊断算法设计分析

针对某型号液体火箭发动机故障检测及诊断软件存在瞬态段(起动段、关机段)故障检测功能缺失、故障诊断无法给出故障量大小的问题,在原软件故障诊断算法——余弦相似度分类的基础上,通过引入故障因子zm_i定量给出故障量大小,实现发动机故障诊断的定性定量分析。同时,采用基于统计学基础的包络线算法,通过Python语言对发动机瞬态段故障检测算法进行设计开发,使原软件实现发动机瞬态段故障检测功能。通过仿真试车数据对软件算法进行验证,结果表明优化后的故障诊断功能可实现故障量大小计算,基于包络线算法开发的故障检测功能提高了发动机故障检测效率。

液体火箭发动机地面试车过程的实时故障检测方法研究

为解决液体火箭发动机地面试车过程中故障检测的及时性、实时性、可靠性和稳健性等关键问题,研究建立了稳态和启动工作过程实时故障检测与报警的自适应相关算法和包络线算法,并进行了大量试车数据的验证和地面试车的实时考核。结果表明,算法能对发动机启动和稳态工作过程中的故障及时准确地检测,并在地面试车的实时和强干扰环境下具有良好的可靠性和稳健性。研究结果对研制工程实用的我国运载火箭健康监控系统具有重要的理论和应用价值。

可见光—近红外光谱矿物信息提取预处理技术

地物光谱特征研究是高光谱图像处理的基础,受观测环境的影响,野外测量的光谱数据中包含有噪声,不利于光谱矿物信息提取工作的进行。本文从光谱矿物信息提取的角度出发,探讨出一套光谱数据预处理流程。比较了小波降噪和Savitzky-Golay降噪的优缺点,实验表明,Savitzky-Golay方法更适合光谱降噪处理。在实际应用中,发现当前常用包络线算法存在一些局限性,在此基础上提出了一种改进的包络线算法。