基于经验模态分析心电信号预处理研究

心电信号是典型的强噪声下非平稳弱信号,其分析效果受各种干扰影响很大。因此,选择有效的滤波方法对心电信号分析有着非常重要的意义。提出一种基于经验模态分解阈值处理的新滤波方法用于心电信号预处理,并以MIT/BIH标准数据库中的心律失常数据作为仿真对象进行仿真分析,并取得了令人满意的消噪效果。

基于补充改进集合经验模态分析法-多尺度排列熵分析桥梁振动信号优化滤波方法

针对桥梁振动信号高度非平稳特征和含噪声成分严重的问题,提出了一种应用于桥梁健康监测领域的信号自适应分解与重构的优化滤波方法。该方法以自适应加噪的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)为核心算法,将原始振动信号逐级分解为多个不同特征时间尺度相对平稳的固有模态函数(IMF),采用端点对称延拓法抑制端点效应,引入多尺度排列熵(MPE)分析各IMF在不同尺度上的熵均值,检索随机程度较大的IMF分量,将含噪严重与由于加噪分解产生的伪分量剔除完成一次滤波,为了择优选取剩余IMF进行信号重构保证滤波具有较好的相似度与光滑度,建立了优化重构模型完成两次滤波。研究表明:本文方法在自适应分解阶段较常用的集合经验模态分解(EEMD)、补充集合经验模态分解(CEEMD)方法具有更好的完备性、正交性与计算效率,在一定程度上抑制了模态混叠现象,端点效应问题有所改善,并对IMF进行优化重构,经分析最终的滤波信号具有较高的信噪比,通过对真实桥梁振动信号分析再一次验证了本文方法的优势,该方法的滤波结果可以作为实现桥梁健康监测技术的可靠依据。

基于经验模态分解的两种混合氨基酸太赫兹光谱分析研究

L-苯丙氨酸和L-酪氨酸在合成神经递质和激素的过程中起到了重要的作用。这两种氨基酸具有极为相似的分子结构,但在生物功能上却具有明显区别。前人的研究表明,这两种氨基酸在低频振动上存在显著差异。近年来,太赫兹(THz)光谱学技术作为研究生物分子低频动力学的有效手段被广泛应用,通过太赫兹光谱对氨基酸进行研究,对进一步了解蛋白质和相关生物活性具有重要意义。多变量校准方法已成功应用于太赫兹多组分光谱数据定量分析研究中。然而,传统校准技术由于仅在光谱和目标之间建立单个模型预测未知样品,其预测性能有时仍不尽人意。因此,具有更好精度的集成建模方法(ensemble modeling method)应运而生。集成建模的基本概念是组合多个单独模型的优势以产生更好的预测结果。由黄锷博士提出的经验模态分解(EMD)的方法,可以将信号自适应地分解为一系列的本征模式函数(IMF),成功地应用于信号和光谱处理中。基于该方法的信号分析也已在太赫兹波段开始使用。然而,在对物质进行定量分析的过程中,目前还没有报道基于EMD方法的太赫兹光谱偏最小二乘(PLS)回归的相关工作。提出了一种基于PLS的EMD分析,并对不同浓度氨基酸混合物的太赫兹光谱进行了定量研究。具体而言,原始的太赫兹时域信号首先通过EMD手段在不同频段被分解为一系列的IMF和一个残差函数。随后,将前几个IMF相加作为一个整体(此处研究了前两、三、四和五个IMF叠加的结果),对其进行吸收光谱的重建。最后,建立PLS回归模型,用于进一步的物质定量分析。预测结果表明,与原始吸收光谱及其他分解后重组光谱的PLS结果相比,基于前四个IMF信号之和的吸收谱具有更高的R(0.9961)和最小的RMSEP(0.0198)。由此可知,EMD-PLS法可以在太赫兹波段对两种氨基酸混合物进行有效地定量分析,实现较为理想的预测精度。

经验模态分析法在输气管道保护的应用

为解决天然气长输管道泄漏、被挖掘、被车辆碾压破坏等问题,提出将经验模态信号分析法和分布式光纤预警系统结合的方法对输气管道进行实时保护。通过经验模态信号分析法将检测到的电流信号分解为多个固有模态函数分量,然后选择包含主要信息的4个固有模态函数分量进行归一化峭度分析,得到不同事件对应的特征值。将不同事件对应的特征值进行分析和分类并建立数据库,作为后续被检测信号的判断依据。

调制故障源信号盲分离的经验模态分解法

针对非线性、非稳态、含噪原始信号混合且混合信号数目小于源信号数目的旋转机械调制故障源信号盲分离问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和主成分分析(PCA)相结合的方法.对混合信号进行经验模态分解提取嵌入在信号中的所有振荡模式,应用主成分分析方法对所提取的模式进行共性分析,得到模式中的主要成分.利用该方法对仿真数据和两通道滚动轴承加速度振动数据进行了分析,结果表明,该方法能够有效突出旋转机械的故障特征频率成分,避免了误诊断,且适用范围优于独立分量分析方法.

吕宋海峡黑潮表层形态EOF模态分析

应用Argos表层漂流浮标资料所指示的浮标轨迹图以及基于卫星高度计资料和三维水动力模型海面高度场数据的经验正交函数(EOF)模态分析,探讨了黑潮在吕宋海峡形变的时空分布特征.结果表明:吕宋海峡黑潮的形态呈现明显的季节变化,其中跨隙形态为其最基本的形态;秋冬两季,部分黑潮水会以流套和分支的形式入侵南海,流套最西可延伸至118°E;春夏季节则几乎不出现流套或者分支的结构,相反会有一部分南海水汇入黑潮主干.模型数据模态分析结果还再现了冬季黑潮水沿着南海北部陆坡向西入侵的形态.

特征模态函数双谱分析在叶片裂纹识别中的应用

针对叶片裂纹故障振动信号特征,提出特征模态函数的双谱分析法,首先利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对振动信号进行自适应滤波分解,产生一系列不同时间尺度的特征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),然后对含有高频信号的高阶IMF分量进行重构,利用双谱提取叶片裂纹的振动信号特征。通过仿真信号和实验分析,验证叶片裂纹产生的高频冲击对叶片振动信号高频部分双谱的影响,证明IMF分量双谱分析的有效性,为风电叶片正常状态监测提供依据。

基于EMD和HHT的航空发动机转子-机匣振动信号分析

将EMD和HHT方法引入航空发动机转子-机匣的振动信号分析,某台发动机的台架实测机匣振动信号的分析结果表明,该方法能够比较清楚地再现转静系统碰摩故障随转速和采样周期的演变过程,能够克服傅里叶谱无法同时获得时域和频域信息的缺陷。同时边际谱与傅里叶谱相比能够比较真实客观地反映系统的频率和幅值分布情况。

EMD及其在脑电分析中的应用研究

基于经验模态分解(EMD)的数据分析方法,是一种针对非线性、非平稳信号处理的新方法.使用EMD法可以将任意复杂的数据信号分解为多个有限的、数据量较小的“本征模函数”(IMF).这些本征模函数很适合求其Hilbert变换.信号的局部能量和瞬时频率都可以从其本征模函数中推导出来.这个完整的能量-频率-时间关系称为Hilbert谱,它是一种分析非线性、非平稳信号的理想方法.介绍了EMD法的原理和实现过程,给出了多个实例的本征模函数和Hilbert谱.并展示了它在非稳态信号处理中的特性.同时,还探索将这种基于EMD的分析方法应用于脑电信号的分析中,并给出了脑电信号的部分本征模函数(IMF)分量及Hilbert振幅和频谱图.试图用一种新的方法分析复杂的非平稳脑电信号.

基于希尔伯特-黄变换的心音信号分析

人造心脏瓣膜心音信号是一种典型的非平稳随机信号，传统的傅里叶变换和小波分析的方法很难分析出其内在的特征，本文中采用希尔伯特-黄变换（HHT）将心音信号进行频谱分析，直观显示心音信号的频率分布，有助于对病人的心脏瓣膜进行监测，早期发现人工心脏瓣膜的病变。

基于规律性分析的超短期负荷预测方法研究

在电力系统负荷预测问题的研究中,考虑到电力系统负荷成因复杂,影响因素多,波动性大,且变化具有一定的内在规律性,提出了应用经验模态分析方法解析,对不同特性的负荷分量采用适当的预测方法进行预测的方法,最终预测结果得到待预测负荷时序曲线,从而实现了对非稳定非线性负荷曲线的分层精确建模。应用矩阵实验室进行仿真,结果验证了上述法的实用性。基于自身规律性的分析和方法参数的自适应选择使改进方法对负荷波动较大的地区负荷预测工作具有一定的指导意义。

发动机声信号与振动信号故障特征提取对比分析

为分析比较声信号与振动信号在发动机故障诊断中的特点,通过NI数据采集系统同步采集柴油发动机噪声信号与振动信号,分别对时域、频域、小波包、经验模态分解及功率谱密度互相关等进行分析,对比研究表明:噪声信号信噪比相对较低,在低频较好地保留了发动机故障特征;平均绝对偏差、偏度等时域特征以及小波包-AR谱分析能够提取发动机声信号中的失火故障特征。

拉萨市空气质量时间分布特征分析与基于极限学习机的预测

西藏作为"世界第三极",研究其环境及气候变化对于中国乃至全球环境质量的变化具有重要意义。本文利用拉萨环保局站监测的为期五年(2015-2019年)的PM_(10)、PM_(2.5)、O_(3)、NO_(2)、SO_(2)、CO空气质量指标(Air Quality Index,AQI)数据,首先对这6个污染物的浓度随天、季节和年变化做出分析。其次采用经验模态分解与极限学习机算法对拉萨地区的PPM_(10)、PM_(2.5)、O_(3)、NO_(2)、SO_(2)、CO的浓度分别进行了预测,并用Dstat、MAPE、RMSE、R^(2)对预测结果进行评价,证实经验模态分析与极限学习机的预测算法能够较为准确地预测各空气质量指标浓度。为今后改善拉萨市空气质量和防止空气污染事件的发生提供依据。

基于CEEMDAN-HT的平抑光伏出力混合储能容量优化配置

光伏出力具有间歇性和波动性,利用储能装置可减小光伏并网对电网的影响。以平抑光伏功率波动效果为标准,提出了一种由超级电容和蓄电池组成的混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)的容量配置方法。采用由递推平均和中值平均加权滤波的算法平滑光伏出力,得到光伏并网功率和HESS参考功率。利用完全集合经验模态分解和希尔伯特变换提取HESS参考功率的高频与低频分量,对HESS内部功率进行一次分配。之后为了避免HESS荷电状态频繁越限,同时保证HESS能持续工作,提出一种HESS功率的均衡管理方法,对一次分配功率的衰减进行修正,再对修正后的HESS参考功率进行容量配置。最后,基于全寿命周期成本建立经济评估模型,对比不同的储能容量配置策略,利用实际数据仿真验证了所提方法的有效性与经济性。

心电信号预处理方法研究与评价

分别对三种滤波方法,即传统的傅立叶变换滤波、小波分析滤波以及经验模态分析滤波进行了分析、研究、比较.通过小波变换处理,可抑制心电信号高频噪声;利用经验模态分析(EMD)滤波,可抑制心电信号内混叠噪声;从理论分析入手,以MIT-BIH标准数据库中的心律失常数据作为仿真对象,进行了滤波仿真对比.进而从理论与仿真效果两方面比较了这三种滤波方法的缺点及优势.

基于ICA的镗削过程颤振征兆信号分离方法研究

针对精密孔镗削加工过程中易出现颤振、导致精密孔表面质量下降,如何能快速、准确识别出颤振征兆发生问题,提出基于独立分量分析(ICA)的镗削振动信号信噪分离方法,以实现对镗削颤振征兆信号的快速分离。该方法据颤振信号的时频特点,利用经验模态分解(EMD)对镗削振动信号进行分解;对EMD分解所得各本征模态分量(IMF)构造出的虚拟通道进行ICA分析,分离出包含颤振发生征兆的信号。实验结果表明,利用EMD和ICA对镗削振动信号进行分解处理,可快速分离出镗削颤振征兆信号,为后续颤振识别预报及抑制环节提供基础,从而有效提高精密孔的表面加工质量。

交变磁场曝露对大鼠心电信号多尺度熵的影响

为研究电磁场对生物体心电信号复杂度的影响,在20 mT,50 Hz交变电磁场环境中曝露大鼠,连续曝露7 d,采集大鼠磁场曝露前、磁场曝露10,20和30 min心电信号(ECG),利用经验模态分解(EMD)重构信号,计算各信号多尺度熵(MSEn).实验结果表明,20 mT,50 Hz交变磁场对大鼠心电信号多尺度熵的影响具有时间效应,通过心脏的自我调控可以降低交变磁场对大鼠心脏的影响.

基于CEEMDAN-ICA的干气密封振动信号降噪方法

干气密封运行过程中的振动信号特征信息微弱并受外界强噪声干扰,其振动信号难以真实反映干气密封摩擦学特性。针对上述问题以及振动信号难以从噪声中分离的问题,提出一种基于CEEMDAN(自适应噪声的完全集合经验模态分析)与ICA(独立成分分析)相结合的信号降噪方法。首先对试验采集的干气密封运行时的加速度信号进行CEEMDAN分解得到IMF分量,然后通过ICA变换得到对应独立成分分量并计算其模糊熵值,将模糊熵值不符合条件的分量进行置零,并把符合条件的分量进行重构得到降噪后信号。利用干气密封加速度实验信号进行算法分析验证,证实了该方法相较于其他传统降噪方法更加有效,为干气密封故障诊断提供了一种新的途径。

集成3种不同核分类器的疲劳脑电分类

为对疲劳脑电进行准确识别,预防疲劳驾驶带来的危害,对32导脑电信号进行预处理,对比小波变换和经验模态分析(empirical mode decomposition,EMD)去掉异常值和高频噪声情况,在效果较好的EMD基础上进行样本熵、模糊熵的提取,形成特征集,选用最小二乘为基分类器,采用AdaBoost (adaptive boosting)方法通过迭代增加错分样本权重,投票形成基于最小二乘支持向量机3个不同核的弱分类器集成的强分类器,实现驾驶疲劳的识别,平均准确率达95%。通过实验验证了该方法的灵活性及鲁棒性,在一定程度上推动了驾驶疲劳的研究。

基于振动信号盲源分离的船用空压机故障诊断

以某船用往复式空压机为研究对象,对其振动信号进行测试分析,定位故障源。为提取特征频率,选用独立分量分析(ICA)和经验模态分析(EMD)的方法对测试信号进行处理。选用合适的优化算法,通过仿真数据验证所选ICA优化算法的可行性;利用EMD算法将单通道测试信号分解为多通道信号,解决由于测试环境恶劣导致测试点不足而不能使用ICA算法的问题;导入ICA算法后进行盲源分离,判断故障原因。对故障空压机振动信号进行处理,EMD分解后初步分析发现:0.5×r/min冲击间隔明显;ICA处理后的频谱分析发现:1×r/min频率突出且伴随着2×r/min的现象。根据上述分析结果,并结合该空压机的历史维修记录和振动机理,提出故障检修方案。对检修后的空压机进行回归测试,测试结果表明:整机振动烈度大幅减弱,主要频率的幅值也显著降低,检修效果良好。