基于EMD滤波和云模型的大坝安全监控指标拟定

为克服现有大坝安全监控指标拟定方法的不足,利用云模型,采用数字特征熵来揭示异常值的随机性与模糊性,通过期望、熵和超熵构成的特定结构算法,将大坝安全与否的定性概念定量表示,以此拟定安全监控指标。由于大坝监测效应量影响因素复杂,监测数据常存在高频噪声,因此应对原始数据进行降噪处理。以福建某大坝水平位移为例,先用经验模态分解(EMD)滤波方法去噪,然后采用云模型进行安全监控指标拟定,并与典型的小概率法进行对比分析。结果表明,基于EMD去噪和云模型拟定的监控指标是合理准确的。

改进EMD滤波算法在信号去噪中的应用

EMD滤波算法是一种自适应的算法,该算法由数据驱动,无需事先了解信号的先验知识,且可以处理非平稳及非线性信号。本文在EMD滤波算法的基础上提出了一种改进的算法,该算法特别是在低信噪比的环境下滤波效果较好,在仿真实验中将该算法应用于实测信号,实验结果表明该方法具有优良的滤波特性。

EMD滤波在煤矿电动机故障诊断中的应用

针对煤矿电动机信号故障特征难以提取的问题,提出将EMD滤波方法应用于煤矿电动机的振动信号分析,通过分析电动机故障特征频率的分布特征,采取不同的EMD滤波方法来去除振动信号中的噪声。现场应用结果表明,该方法可以有效降低噪声,提高信号的信噪比。

基于交叉证认的EMD滤波及其在GPS多路径效应中的应用

利用交叉证认的方法,提出一种新的基于EMD滤波去噪方法,并将其应用于GPS多路径效应的研究中。通过模拟实验及实测数据分析表明,该方法能够自适应地选择IMF中的信号层数,削弱随机噪声,合理地分离信号和噪声。利用该滤波方法去噪并建立具有重复性的多路径误差效应改正模型,可有效地削弱多路径效应的影响,进而提高GPS动态变形监测的精度。

基于经验模式分解的滤波去噪法及其在GPS多路径效应中的应用

经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种新的信号处理技术,它是基于数据本身的,且能在空间域中将信号进行分解,从而可以区分噪声和有用信号。根据EMD分解白噪声而得到的本征模式函数(IMF)分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常量这一特性,建立一种新的基于EMD滤波去噪方法,并将该方法应用于GPS多路径效应的研究中。通过对模拟数据与GPS实测数据的处理分析,得出以下主要结论:①EMD滤波去噪法与小波方法都能最大限度地削弱测量的随机误差,但EMD滤波去噪法比小波方法更直接,且不受测不准原理及小波函数选择的影响;②相比小波方法,EMD能够更有效地剔除瞬时强噪声,从而能够提取更精确的多路径效应重复性误差改正模型。

基于经验模式分解的去噪方法

根据经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)方法分解白噪声而得到的本征模式函数分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常量这一特性,本文建立了一种滤波去噪方法,即EMD滤波去噪法。通过模拟数据试验分析表明:EMD可以作为一种去噪滤波器,EMD方法的去噪能力与噪声水平有关,对于噪声方差小于信号振幅且无高频信号时,其滤波去噪的效果良好;EMD方法的去噪能力还与待滤波数据中是否含有高频信号有关,而当噪声水平较大且待滤波的序列中又具有高频信号时,滤波曲线会出现明显的失真现象。

基于高度角的多路径改正模型在BDS相对定位中的应用

伪距观测值的精度对相对定位解算的收敛速度有很大影响。相关研究发现BDS伪距观测值中存在与高度角相关的多路径偏差,严重降低了伪距观测值的精度。通过EMD滤波和多项式拟合建立基于高度角的多路径改正模型对这类误差进行消除。实验结果表明,基于高度角的多路径改正模型可以有效提高伪距观测值精度,加快相对定位结果收敛速度,改正后四个时段的2h定位结果精度分别提高了64.1%、43.9%、35.3%、66.0%。

基于HHT的涡街流量计脉动流噪声去除方法研究

采用了Hilbert-Huang变换(HHT)的方法对去除涡街计脉动流噪声进行了研究。首先运用EMD尺度滤波方式对涡街计脉动流噪声进行滤波去噪。然后,将EMD尺度滤波结果和小波阈值运用于涡街计脉动流噪声去除的结果进行了对比,离线仿真结果表明,EMD尺度滤波去噪和小波阈值去噪都能达到较好的效果,但是前者更加简便,完全是自适应的,这也为涡街信号处理提供了一种新的滤波去噪的有效方法。

基于小波变换的架空高压输电线路异常检测方法

针对架空高压输电线路的特点,分析了经验模态分解(EMD)滤波和小波阈值滤波的特点,提出一种基于小波变换的架空高压输电线路异常检测方法,方法结合了EMD滤波和小波阈值滤波,通过仿真测试提出的算法能够较好的过滤各种噪声信息,检测到高压电缆故障。

建筑结构风振响应监测数据处理方法研究

为了探究基于GNSS-RTK监测技术的单星系及多星系组合导航系统的定位精度及EMD滤波去噪法的作用特性,以中国建筑第一高的117大厦为监测对象,通过在大厦顶层四个角处布置测点进行风振信号监测和数据处理,结果表明:多星系组合导航系统定位精度明显高于单星系,且稳定性也较好,具有较强的适用性;EMD滤波去噪法可以很好的分离出各环境影响源产生的振动影响,减小多星系组合导航系统多路径误差,从而获得最为精确的监测数据,进行有效的分析。

提高矿车衡动态计量精度的研究

为了提高矿车衡的动态计量精度,结合矿车没有减震结构,矿车运行时震动大,对轨道传感器冲击严重的特点,将广泛用于电机轴震动检测的EMD数字滤波技术用于矿车计量,有效地减少了因矿车震动、冲击对矿车称重精度的干扰,配合FPGA高速数据采集控制器,提高了矿车衡的动态计量精度。

经验模式分解的尺度阈值滤波在变形分析中的应用

本文将信号处理领域的经验模式分解算法应用于变形信息的提取中,通过引入阈值函数,建立了基于经验模式分解的尺度阈值滤波模型,采用优化模型确定了经验模式分解的次数。分别通过模拟试验和实测数据与小波阈值法和多项式拟合法进行了比对,分析表明:在低噪声情况下,三种方法都有一定的滤波效果;在高噪声情况下,经验模式分解的尺度阈值滤波法具有与小波阈值去噪法相等的精度,而且瞬时强噪声识别能力更好,优于多项式拟合法。