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基于ICEEMDAN和分布熵的SS-Y伸缩仪信号随机噪声压制方法 被引量:1
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作者 吴林斌 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第4期429-435,共7页
结合改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)与分布熵(DistEn),提出一种无需自定义算法参数、去噪效果较好的伸缩仪信号随机噪声压制方法。首先将伸缩仪信号进行ICEEMDAN处理,得到若干个本征模态函数(IMF);然后计算各IMF分量... 结合改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)与分布熵(DistEn),提出一种无需自定义算法参数、去噪效果较好的伸缩仪信号随机噪声压制方法。首先将伸缩仪信号进行ICEEMDAN处理,得到若干个本征模态函数(IMF);然后计算各IMF分量的分布熵值,根据不同分布熵值的大小和表征的分量信号混乱程度,有针对性地对各IMF进行取舍;最后进行线性重构。设计仿真信号去噪实验和SS-Y伸缩仪信号去噪实验,结果表明,基于ICEEMDAN-DistEn去噪模型的伸缩仪信号重构还原度较好,去噪效果显著,明显优于CEEMDAN-DistEn、小波去噪和卡尔曼滤波等去噪模型。 展开更多
关键词 ss-Y伸缩仪 随机噪声压制 改进的自适应噪声完备集合经验模态分解 分布熵 信噪比
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AMicroseismic Signal Denoising Algorithm Combining VMD and Wavelet Threshold Denoising Optimized by BWOA
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作者 Dijun Rao Min Huang +2 位作者 Xiuzhi Shi Zhi Yu Zhengxiang He 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2024年第10期187-217,共31页
The denoising of microseismic signals is a prerequisite for subsequent analysis and research.In this research,a new microseismic signal denoising algorithm called the Black Widow Optimization Algorithm(BWOA)optimized ... The denoising of microseismic signals is a prerequisite for subsequent analysis and research.In this research,a new microseismic signal denoising algorithm called the Black Widow Optimization Algorithm(BWOA)optimized VariationalMode Decomposition(VMD)jointWavelet Threshold Denoising(WTD)algorithm(BVW)is proposed.The BVW algorithm integrates VMD and WTD,both of which are optimized by BWOA.Specifically,this algorithm utilizes VMD to decompose the microseismic signal to be denoised into several Band-Limited IntrinsicMode Functions(BLIMFs).Subsequently,these BLIMFs whose correlation coefficients with the microseismic signal to be denoised are higher than a threshold are selected as the effective mode functions,and the effective mode functions are denoised using WTD to filter out the residual low-and intermediate-frequency noise.Finally,the denoised microseismic signal is obtained through reconstruction.The ideal values of VMD parameters and WTD parameters are acquired by searching with BWOA to achieve the best VMD decomposition performance and solve the problem of relying on experience and requiring a large workload in the application of the WTD algorithm.The outcomes of simulated experiments indicate that this algorithm is capable of achieving good denoising performance under noise of different intensities,and the denoising performance is significantly better than the commonly used VMD and Empirical Mode Decomposition(EMD)algorithms.The BVW algorithm is more efficient in filtering noise,the waveform after denoising is smoother,the amplitude of the waveform is the closest to the original signal,and the signal-to-noise ratio(SNR)and the root mean square error after denoising are more satisfying.The case based on Fankou Lead-Zinc Mine shows that for microseismic signals with different intensities of noise monitored on-site,compared with VMD and EMD,the BVW algorithm ismore efficient in filtering noise,and the SNR after denoising is higher. 展开更多
关键词 Variational mode decomposition microseismic signal DENOISING wavelet threshold denoising black widow optimization algorithm
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Image Thresholding Using Two-Dimensional Tsallis Cross Entropy Based on Either Chaotic Particle Swarm Optimization or Decomposition
3
作者 吴一全 张晓杰 吴诗婳 《China Communications》 SCIE CSCD 2011年第7期111-121,共11页
The segmentation effect of Tsallis entropy method is superior to that of Shannon entropy method, and the computation speed of two-dimensional Shannon cross entropy method can be further improved by optimization. The e... The segmentation effect of Tsallis entropy method is superior to that of Shannon entropy method, and the computation speed of two-dimensional Shannon cross entropy method can be further improved by optimization. The existing two-dimensional Tsallis cross entropy method is not the strict two-dimensional extension. Thus two new methods of image thresholding using two-dimensional Tsallis cross entropy based on either Chaotic Particle Swarm Optimization (CPSO) or decomposition are proposed. The former uses CPSO to find the optimal threshold. The recursive algorithm is adopted to avoid the repetitive computation of fitness function in iterative procedure. The computing speed is improved greatly. The latter converts the two-dimensional computation into two one-dimensional spaces, which makes the computational complexity further reduced from O(L2) to O(L). The experimental results show that, compared with the proposed recently two-dimensional Shannon or Tsallis cross entropy method, the two new methods can achieve superior segmentation results and reduce running time greatly. 展开更多
关键词 signal and information processing image segmentation threshold selection two-dimensional Tsallis cross entropy chaotic particle swarm optimization decomposition
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VNCMD结合Birge-Massart阈值降噪的航空发动机转子故障诊断 被引量:2
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作者 梁春辉 刘晓波 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第4期201-205,共5页
针对传统算法难以准确提取强背景噪声下航空发动机转子系统微弱故障特征的问题,提出了变分非线性调频模态分解(VNCMD)结合Birge-Massart阈值降噪的航空发动机转子故障诊断方法。首先利用VNCMD对转子故障信号进行分解,根据峭度值及相关... 针对传统算法难以准确提取强背景噪声下航空发动机转子系统微弱故障特征的问题,提出了变分非线性调频模态分解(VNCMD)结合Birge-Massart阈值降噪的航空发动机转子故障诊断方法。首先利用VNCMD对转子故障信号进行分解,根据峭度值及相关系数准则筛选有效信号分量,然后采用Birge-Massart阈值降噪方法对该信号分量进行降噪处理,最后对降噪后的信号进行包络解调,提取出转子故障特征信息。并通过对比经验模态分解(EMD)结合Birge-Massart阈值降噪的方法的实验结果,结果表明:该方法能够有效提升转子系统故障信息提取能力,实现转子系统故障更有效的诊断。 展开更多
关键词 变分非线性调频模态分解 Birge-Massart阈值降噪 转子系统 故障诊断
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GENERALIZED THRESHOLD DECOMPOSITION
5
作者 Zhang Hongke(institute of Information Science, Northern Jiaotong University, Beijing 100044) 《Journal of Electronics(China)》 1997年第1期63-67,共5页
This paper develops a powerful technique called threshold decomposition which is introduced for the analysis and implementation of median filter. This technique called generalized decomposition(GTD) is better than the... This paper develops a powerful technique called threshold decomposition which is introduced for the analysis and implementation of median filter. This technique called generalized decomposition(GTD) is better than the original method in the theoretical analysis and VLSI realization. 展开更多
关键词 threshold decomposition Nonlinear mapping MEDIAN FILTERING ORDERED statistic FILTERS
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变分模态分解新小波阈值法在GNSS坐标时间序列去噪中的应用 被引量:1
6
作者 张志宇 《北京测绘》 2023年第6期892-897,共6页
变分模态分解(VMD)是一种强制去噪方法,该方法通过将信号分解为若干个本征模态函数(IMF)分量,将高频IMF分量直接剔除实现信号去噪,导致有用信息丢失。为了尽可能提取全球导航卫星系统(GNSS)站坐标时间序列中的有用信息,本文在硬、软阈... 变分模态分解(VMD)是一种强制去噪方法,该方法通过将信号分解为若干个本征模态函数(IMF)分量,将高频IMF分量直接剔除实现信号去噪,导致有用信息丢失。为了尽可能提取全球导航卫星系统(GNSS)站坐标时间序列中的有用信息,本文在硬、软阈值函数的基础上提出一种新的小波阈值函数去噪方法并融合VMD方法,构造了基于VMD方法的新小波阈值去噪法。该新去噪方法通过将含噪信号分解为若干个IMF分量,并根据计算变分模态分量的能量熵确定噪声与信号的分界,对于高频噪声分量,使用新小波阈值取植方法进一步处理,提取更多有用信息。最后重构低频信号与经小波阈值去噪法提取信息得到最终去噪信号。分别使用仿真信号与实测GNSS站坐标时间序列进行去噪实验,从均方根误差与信噪比这两个评价指标上定量说明本文方法具有更好的去噪性能。 展开更多
关键词 变分模态分解 新小波阈值去噪 能量熵 坐标时间序列 信噪比
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基于POA-VMD-WT的MEMS去噪方法 被引量:1
7
作者 马星河 师雪琳 赵军营 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期53-63,共11页
针对MEMS传感器所测得的加速度和角速度输出信号噪声较大问题,提出一种基于鹈鹕优化算法(pelican optimization algorithm,POA)的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)结合小波阈值(wavelet threshold,WT)的去噪方法。首... 针对MEMS传感器所测得的加速度和角速度输出信号噪声较大问题,提出一种基于鹈鹕优化算法(pelican optimization algorithm,POA)的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)结合小波阈值(wavelet threshold,WT)的去噪方法。首先利用POA对VMD的参数组合进行优化选择,然后应用POA-VMD将含噪信号自适应、非递归地分解为一系列本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)。再通过计算每个IMF的余弦相似度对IMFs进行分类,根据计算结果将IMFs分为噪声主导分量与信号主导分量,对分类后的噪声主导分量进行改进小波阈值去噪处理,最后对处理后的噪声分量与信号主导分量进行重构,获得降噪后的MEMS传感器信号。静态和动态实验结果表明,该方法去噪处理后信号的信噪比分别提高12和10 dB,均方误差分别降低75.5%和46.6%,去噪效果显著,能够提高MEMS传感器的精度。 展开更多
关键词 MEMS传感器 鹈鹕优化算法 变分模态分解 小波阈值 余弦相似度
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次同步振荡在交直流电网中传播的关键影响因素 被引量:1
8
作者 徐衍会 刘慧 成蕴丹 《现代电力》 北大核心 2024年第2期219-229,共11页
随着“双高”电力系统的发展,次同步振荡问题日益凸出,亟需研究交直流线路次同步振荡传播的关键影响因素。从系统响应量测时序数据着手,提出了一种次同步振荡传播关键影响因素定量分析方法。首先,基于自适应噪声完全集合经验模态分解(co... 随着“双高”电力系统的发展,次同步振荡问题日益凸出,亟需研究交直流线路次同步振荡传播的关键影响因素。从系统响应量测时序数据着手,提出了一种次同步振荡传播关键影响因素定量分析方法。首先,基于自适应噪声完全集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition, CEEMDAN)的改进小波阈值去噪方法对量测数据进行降噪处理,减少噪声对Prony分析的影响;其次,基于次同步振荡传播各影响因素的相关系数和互信息量建立相关性评价组合模型;最后,计算交直流不同参数在综合模型中的评价指标,得出次同步振荡在交直流线路中传播的关键影响因素。通过在PSCAD搭建2区域4机系统进行分析,结果表明:影响交流线路次同步振荡传播的极强相关参数为交流线路潮流,影响直流线路次同步振荡传播的极强相关参数为次同步振荡频率下交流线路阻抗特性。 展开更多
关键词 次同步振荡 PRONY算法 CEEMDAN分解 小波阈值去噪 相关性分析
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基于Spearman相关性阈值寻优和VMD-LSTM的用户级综合能源系统超短期负荷预测
9
作者 李鹏 罗湘淳 +2 位作者 孟庆伟 朱明晓 陈继明 《全球能源互联网》 CSCD 北大核心 2024年第4期406-420,共15页
由于用户级综合能源系统(integrated energy system,IES)的多元负荷序列之间复杂的耦合关系及易受外部因素影响等原因,综合能源系统多元负荷的精准预测面临很大困难。为此,提出一种基于Spearman相关性分析阈值寻优(threshold optimizati... 由于用户级综合能源系统(integrated energy system,IES)的多元负荷序列之间复杂的耦合关系及易受外部因素影响等原因,综合能源系统多元负荷的精准预测面临很大困难。为此,提出一种基于Spearman相关性分析阈值寻优(threshold optimization,TO)和变分模态分解结合长短期记忆网络(variational mode decomposition based long short-term memory network,VMD-LSTM)的多元负荷预测方法。首先,使用斯皮尔曼等级(Spearman rank,SR)相关系数定量计算多元负荷间以及负荷与其他气候因素间的相关关系并通过循环寻优确定最优相关阈值,然后采用VMD算法将以最优阈值筛选出的负荷特征序列分解成更简单、平稳、有规律性的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)后与最优气象特征一起输入LSTM模型进行负荷预测。通过某用户级IES的实际数据对所提方法的有效性进行了验证,结果表明,所提方法能有效提高IES的多元负荷预测精度。 展开更多
关键词 负荷预测 综合能源系统 相关性分析 阈值寻优 变分模态分解
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灰岩在烧变过程中的热破裂机制试验研究
10
作者 张卫强 曹志成 +2 位作者 周琦忠 王左券 吴云 《煤田地质与勘探》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期101-110,共10页
自燃煤层围岩在不同高温作用下会引起不同程度的结构损伤,导致其物理力学性质和工程地质效应发生显著变化。为深入认识烧变过程中岩石的结构演化规律,以徐州某矿底板灰岩为研究对象,开展不同温度作用下的热破裂试验,从多尺度上探究岩石... 自燃煤层围岩在不同高温作用下会引起不同程度的结构损伤,导致其物理力学性质和工程地质效应发生显著变化。为深入认识烧变过程中岩石的结构演化规律,以徐州某矿底板灰岩为研究对象,开展不同温度作用下的热破裂试验,从多尺度上探究岩石热破裂的规律,并结合数值模拟和微观结构测试揭示其发育机理。结果显示:(1)方解石填充裂隙、层理等相对软弱结构面的热破裂温度阈值在300~400℃,完整岩石结构的热破裂温度阈值在500℃左右;600℃之前的热破裂形态较简单,基本是直线型裂纹,且宽度较小、数量较少;700℃以上出现宽度和长度显著增大的弧形热裂纹,热裂纹两侧试样的颜色有明显区别,靠近热裂纹的白色部位还发育一些连通弧形裂纹的次级小裂纹;800℃时,试样颜色全部变白,结构完全破碎,成散体状。(2)从微观结构和热应力角度阐释灰岩热破裂发育机理,发现试验温度路径下试样的热破裂主要发育在降温过程中,且最大热应力差主要在靠近试样表面的近似环形带上分布。500℃以下的热破裂成因主要为热应力在试样的原始缺陷处集中,并超过了部分软弱结构的抗拉强度;500℃以上受热应力与矿物分解共同控制,500℃以上升降温过程中的最大热应力基本超过灰岩的抗拉强度,且菱镁矿、白云母、白云石等矿物逐渐分解,逐渐增多的内部缺陷为应力集中提供有利条件,加剧了热破裂的发育;当温度达到800℃时,热破裂发育程度很高,且白云石和方解石快速分解,生成CaO,部分CaO在冷却过程中与空气接触生成Ca(OH)2,热裂纹与主体矿物分解共同导致试样结构的破碎。研究成果可为岩体破裂和地质结构演化分析奠定基础。 展开更多
关键词 灰岩 热破裂 热应力 矿物分解 温度阈值 成因机理
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新小波阈值法与VMD相结合的滚动轴承特征提取
11
作者 孙砚飞 邹方豪 +1 位作者 纪俊卿 许同乐 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第3期90-93,99,共5页
针对滚动轴承故障信号弱以及难提取等问题,提出了一种新小波阈值方法与VMD相结合的轴承故障信号特征提取方法。首先,利用一种改进的指数小波阈值函数来优化传统小波降噪方法,克服其存在间断点和恒定偏差等问题;然后,结合VMD提取滚动轴... 针对滚动轴承故障信号弱以及难提取等问题,提出了一种新小波阈值方法与VMD相结合的轴承故障信号特征提取方法。首先,利用一种改进的指数小波阈值函数来优化传统小波降噪方法,克服其存在间断点和恒定偏差等问题;然后,结合VMD提取滚动轴承的有效故障特征;最后,以6205-RS号轴承内圈故障数据作为原始信号进行实验验证。实验结果表明,该方法能够有效提高降噪信号的信噪比,降低均方根误差,保证滚动轴承微弱故障信号特征提取的完整性和有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 新小波阈值 变分模态分解 特征提取
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基于ZOA优化VMD-IAWT岩石声发射信号降噪算法
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作者 王婷婷 徐华一 +2 位作者 赵万春 刘永胜 何增军 《采矿与岩层控制工程学报》 EI 北大核心 2024年第4期150-166,共17页
针对岩石破裂过程中产生的声发射(AE)信号夹杂大量噪声的问题,提出了一种基于斑马优化算法(ZOA)改进变分模态分解(VMD)并与改进的自适应小波阈值(IAWT)联合的声发射信号降噪算法。利用ZOA算法优选出影响VMD分解效果的模态个数K和二次惩... 针对岩石破裂过程中产生的声发射(AE)信号夹杂大量噪声的问题,提出了一种基于斑马优化算法(ZOA)改进变分模态分解(VMD)并与改进的自适应小波阈值(IAWT)联合的声发射信号降噪算法。利用ZOA算法优选出影响VMD分解效果的模态个数K和二次惩罚因子α;通过相关系数将分解出的IMFs划分为有效分量、含噪分量和剔除分量;针对小波阈值(WT)降噪算法不具备自动调整小波基以及软、硬阈值函数存在偏差大和不连续的弊端,提出了IAWT算法去除IMFs中的噪声分量,并与有效分量合并重构,得到降噪后的AE信号。通过模拟和实测AE信号验证并与现有降噪算法对比,结果表明ZOA-VMD-IAWT降噪算法适合处理AE信号,信号的时频特征得以保留。研究结果可为岩石AE信号理论及实际工程应用提供参考。 展开更多
关键词 岩石声发射信号 斑马优化算法 变分模态分解 自适应小波阈值降噪
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头部动态场景下非接触式血氧饱和度测量
13
作者 刘涛 张亚莉 《中国光学(中英文)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1377-1386,共10页
针对现有非接触式血氧饱和度测量方法在头部动态场景下准确性低的问题,提出一种基于改进的自适应噪声完全集合经验模态分解与小波阈值相结合的去噪方法,用于提取高信噪比的脉搏波信号。首先,为解决自适应噪声完全经验模态分解在分解重... 针对现有非接触式血氧饱和度测量方法在头部动态场景下准确性低的问题,提出一种基于改进的自适应噪声完全集合经验模态分解与小波阈值相结合的去噪方法,用于提取高信噪比的脉搏波信号。首先,为解决自适应噪声完全经验模态分解在分解重构早期产生虚假分量和模态混叠的问题,在分解过程中加入高斯白噪声,使其成为改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN),从而减少模态分量中的残余噪声。然后,使用ICEEMDAN对红蓝色通道的脉搏波信号进行模态分解,并使用db8小波基函数对符合血氧频谱范围的分量进行3级分解和重构,将重构后的信号用于后续血氧值的计算。最后,将不同头部动态场景下测量的血氧饱和度结果进行实验对比分析。结果表明:不同头部场景下得到的血氧饱和度平均误差为0.73%,相较于其他算法平均误差降低1.93%。本文提出的去噪方法在不同头部场景下具有较好的稳定性,可满足日常血氧饱和度测量的需求。 展开更多
关键词 非接触式 血氧饱和度 头部运动 小波阈值 分解和重构
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参数优化VMD结合改进小波包阈值的去噪方法
14
作者 张晓莉 黄嘉谞 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第5期128-132,共5页
针对轴承信号故障特征容易被噪声淹没的问题,提出一种参数优化变分模态分解结合改进小波包阈值的去噪方法。首先,通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)结合改进粒子群算法(Improve Particle Swarm Optimization,IPSO)... 针对轴承信号故障特征容易被噪声淹没的问题,提出一种参数优化变分模态分解结合改进小波包阈值的去噪方法。首先,通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)结合改进粒子群算法(Improve Particle Swarm Optimization,IPSO)将含噪信号分解为若干本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)。以最大相关系数-相关峭度为准则,把IMF分为高值分量(High-value Intrinsic Mode Function,HIMF)和低值分量(Low-value Intrinsic Mode Function,LIMF)。再对LIMF进行改进小波包(Improved Wavelet Packet,IWP)阈值去噪。最后对重构信号进行包络解调,提取轴承故障特征频率,完成故障诊断。实验结果表明,该方法不仅能够避免“过扼杀”现象,并且可以得到信噪比更高的去噪信号。 展开更多
关键词 振动与波 变分模态分解 小波包阈值去噪 相关峭度 相关系数 轴承
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基于CEEMDAN和小波包分解的闸门振动信号降噪研究
15
作者 李初辉 孔令超 +2 位作者 董懿 杨赛 黄天雄 《水电站机电技术》 2024年第1期16-18,119,共4页
针对闸门监测振动信号去噪问题,提出基于CEEMDAN(经验模态分解)和小波包分解的闸门振动信号降噪算法,通过采用CEEMDAN和小波包分解方法进行信号去噪,可以有效处理水电站泄洪闸门振动信号中受到的外部干扰。CEEMDAN方法能够将信号分解成... 针对闸门监测振动信号去噪问题,提出基于CEEMDAN(经验模态分解)和小波包分解的闸门振动信号降噪算法,通过采用CEEMDAN和小波包分解方法进行信号去噪,可以有效处理水电站泄洪闸门振动信号中受到的外部干扰。CEEMDAN方法能够将信号分解成多个本征模态函数(IMF),每个IMF代表不同频率的振动成分,使得外部干扰和真实信号成分可以分离。随后,小波包分解能够将每个IMF进一步分解成不同尺度和频率的子频带,这有助于更准确地定位和分离干扰成分。对每个子频带应用阈值去噪技术,可以有效去除噪声,保留真实信号。由测试结果可知,该算法能很好地剔除闸门振动信号中的无用噪声,有效提高闸门振动信号的准确性。 展开更多
关键词 闸门 振动信号 CEEMDAN 小波包分解 阈值降噪
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CEEMDAN-SE-WT降噪方法在航空发动机燃油流量信号中的应用
16
作者 曲春刚 朱胜翔 冯正兴 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第15期6525-6533,共9页
燃油流量信号是反映发动机状态和计算飞机排放物排放量的重要信号,但飞机飞行过程中传感器采集信号时不可避免地会受到外界环境以及内部因素干扰。提出一种结合样本熵(sample entropy,SE)的完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ens... 燃油流量信号是反映发动机状态和计算飞机排放物排放量的重要信号,但飞机飞行过程中传感器采集信号时不可避免地会受到外界环境以及内部因素干扰。提出一种结合样本熵(sample entropy,SE)的完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与小波变换(wavelet transform,WT)的联合降噪方法。首先使用CEEMDAN对燃油流量信号进行分解得到本征模态分量,利用样本熵筛选含噪分量,并用相关系数与方差贡献率进行复核。对于含噪分量使用小波阈值降噪进行处理。最后将未处理的模态分量和完成降噪的模态分量重构得到最终燃油流量信号。通过与其他方法比较,CEEMDAN-SE-WT方法拥有最高信噪比为85.287,降噪后燃油消耗总量与飞机总重变化最为接近,可以认为该方法较大程度保留了燃油流量信号中的有效特征,为后续计算民机排放物排放总量提供了良好的数据支持。 展开更多
关键词 降噪 燃油流量信号 完全自适应噪声集合经验模态分解 小波阈值降噪 样本熵
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基于CEEMDAN-改进小波阈值的大坝变形数据处理方法 被引量:1
17
作者 石佳晨 岳春芳 +1 位作者 朱明远 皮李浪 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2024年第5期80-86,102,共8页
针对现有方法对大坝变形监测数据去噪精度低、易将部分高频有用信息误判为噪声的问题,提出了一种自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和改进小波阈值联合去噪的方法。该方法利用CEEMDAN对原始数据进行分解,通过t检验对分解获得的... 针对现有方法对大坝变形监测数据去噪精度低、易将部分高频有用信息误判为噪声的问题,提出了一种自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和改进小波阈值联合去噪的方法。该方法利用CEEMDAN对原始数据进行分解,通过t检验对分解获得的多个本征模态函数(IMF)分量进行特征分析,筛选出含噪分量并利用Pearson相关系数和方差贡献率进行校验,最后采用改进的小波阈值对筛选出的含噪分量进行精细化去噪,并重构去噪后的模态函数分量,得到去噪后的数据。仿真试验和工程实例验证结果表明,该方法在多种不同指标上均优于对比的3种方法,同时能够更有效地保留数据的高频有用信息,提高准确度和平滑性,可用于大坝中的非线性变形数据去噪处理。 展开更多
关键词 大坝安全监测 CEEMDAN分解 T检验 改进小波阈值 去噪 精度分析 乌鲁瓦提水库
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基于参数优化VMD-小波阈值的轴承振动信号降噪方法 被引量:1
18
作者 闫海鹏 郝新宇 秦志英 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第2期245-252,共8页
为了解决复杂工况下滚动轴承振动信号存在随机噪声的问题,提出了一种基于参数优化变分模态分解(VMD)-小波阈值的滚动轴承降噪方法。首先,利用以包络熵为适应度函数的天鹰算法对变分模态分解算法的模态分解数K和惩罚因子α进行了自适应选... 为了解决复杂工况下滚动轴承振动信号存在随机噪声的问题,提出了一种基于参数优化变分模态分解(VMD)-小波阈值的滚动轴承降噪方法。首先,利用以包络熵为适应度函数的天鹰算法对变分模态分解算法的模态分解数K和惩罚因子α进行了自适应选择,代入VMD分解中,得到若干本征模态函数(IMFs);然后,根据峭度-相关系数将IMF分量划分为纯净分量和含噪分量,对含噪分量进行了小波阈值降噪处理;最后,对处理后的分量进行了重构,并用重构信号进行了包络谱分析,实现了滚动轴承的信号降噪目的,并利用仿真信号和美国凯斯西储大学公开的轴承数据集对上述降噪方法的有效性进行了验证。研究结果表明:基于参数优化VMD-小波阈值的降噪方法减少了滚动轴承运行状态下的随机噪声,相对小波阈值降噪方法,所得仿真信号信噪比提升53%,均方误差降低13%;在故障特征频率为162 Hz时,所得实验降噪信号包络谱的前6倍频谱峰值更为明显,且受随机噪声影响较小。该研究方法在滚动轴承等旋转机械信号降噪方面具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 变分模态分解 本征模态函数 小波阈值降噪 天鹰算法 峭度-相关系数
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基于k值优化VMD-WT的血糖信号降噪方法研究
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作者 吕生 容芷君 +3 位作者 许莹 但斌斌 代超 朱潘蕾 《电子设计工程》 2024年第2期1-5,共5页
针对血糖信号受高频随机噪声干扰进而影响血糖预测精度的问题,提出一种基于k值优化VMD-WT的血糖信号降噪方法。在不同模态数k下,对血糖信号进行变分模态分解(VMD)预分解,基于原信号与残差信号间的相关性越小信号分解越完全的原则,确定最... 针对血糖信号受高频随机噪声干扰进而影响血糖预测精度的问题,提出一种基于k值优化VMD-WT的血糖信号降噪方法。在不同模态数k下,对血糖信号进行变分模态分解(VMD)预分解,基于原信号与残差信号间的相关性越小信号分解越完全的原则,确定最优k值并分解信号,利用小波阈值(WT)处理含噪高频模态,将降噪高频模态与其余模态重构得到更纯净的血糖信号。实验结果显示,在信噪比方面,降噪血糖比经验模态分解法提高1.8346 dB,提前60 min预测的MAPE为4.9083%,相对于经验模态分解法、未降噪信号分别降低1.6%、2.9%,表明该方法可抑制噪声并保留高频有用信息,降噪效果更好。 展开更多
关键词 血糖信号 降噪 变分模态分解 相关性 小波阈值
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基于改进EMD-LSTM的混凝土坝变形预测模型
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作者 欧斌 张才溢 +4 位作者 陈德辉 王子轩 杨石勇 杨霖 傅蜀燕 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2024年第6期93-99,共7页
针对混凝土坝变形监测数据的非线性和复杂性等特征,为提高混凝土坝变形预测的精度,提出了一种基于改进经验模态分解(EMD)法和长短期记忆(LSTM)神经网络的混凝土坝变形预测模型。该模型采用小波阈值方法对EMD法分解的高频分量进行优化处... 针对混凝土坝变形监测数据的非线性和复杂性等特征,为提高混凝土坝变形预测的精度,提出了一种基于改进经验模态分解(EMD)法和长短期记忆(LSTM)神经网络的混凝土坝变形预测模型。该模型采用小波阈值方法对EMD法分解的高频分量进行优化处理,在去除数据噪声的同时,尽可能保留原始数据的特征信息,并运用LSTM神经网络对处理后的数据进行时序预测。实例验证结果表明,该模型能够准确模拟坝体变形过程,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 大坝变形 经验模态分解法 长短期记忆神经网络 小波阈值 预测模型
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