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  1. EMD模态混叠消除及其在语音基音提取中的应用研究

  2. 针对信号固有奇异模态对 EMD筛选构成模态混叠的问题 , 在提取语音浊音信号的基音 成分的分析方法中 ,用 FI R低通滤波器对信号进行预处理
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-05-21
    • 文件大小:185344
    • 提供者:qgb21041181
  1. 集合经验模态分解EEMD

  2. 有效避免经验模态分解中产生的模态混叠现象。
  3. 所属分类:其它

  1. 总体经验模态程序

  2. 解决了经验模态分解中的模态混叠问题,程序完整、可运行。
  3. 所属分类:C

  1. EEMD的代码

  2. EEMD的代码,EEMD是EMD的改进,通过加入高斯白噪声来避免模态混叠
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-04-21
    • 文件大小:2048
    • 提供者:u010393151
  1. emd信号处理

  2. 原始信号模态混叠 emd信号处理 eemd消除模态混叠
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2013-12-01
    • 文件大小:2048
    • 提供者:gunhun5
  1. EEMD方法和EMD方法抗模态混叠对比研究

  2. 分别计算EEMD和EMD的能量熵,物理意义明确且非常直观。得到结论EEMD算法的分解效果要好于EMD算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-09-04
    • 文件大小:333824
    • 提供者:wxb125310366
  1. HHT的eemd文件

  2. HHT分解中改进了的emd,加入噪声抑制模态混叠
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-11-28
    • 文件大小:5120
    • 提供者:u014399244
  1. 平均经验模态分解(EEMD)

  2. 平均经验模态分解是一种自适应的信号处理方法,不需要提前设定基函数,把信号分解成不同频率段的模态函数,减少了模态混叠问题。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2015-03-19
    • 文件大小:2048
    • 提供者:qq_24538409
  1. 变分模态分解

  2. 变分模态分解源码以及测试程序,简单强大,和经验模态机理不同,没有模态混叠
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2016-05-22
    • 文件大小:4096
    • 提供者:xiaohuaishuo
  1. 微电网的建模及其谐波检测方法研究

  2. 对光伏发电系统和风力发电系统进行了分析和建模,以为仿真 平台,搭建了适用于谐波检测的微电网并网模型,奠定了谐波分析的基础。 针对方法本身的包络线拟合问题,论文提出了改进的包络线拟合思路;针对 方法在谐波检测中遇到的模态混叠现象,论文设计了用于滤去基波分量的数字高 通滤波器。综合分析两种改进思路,论文提出了的改进方法,仿真结果表明改进 的方法可以取得良好的谐波检测效果。利用设计平台,论文设计了基 于改进方法的谐波检测平台,实现了谐波信号绘制、谐波检测和谐波瞬时参数计算等功 能,提高了改进方法的实
  3. 所属分类:嵌入式

    • 发布日期:2016-10-13
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:mycanghx
  1. 集合经验模态分解(EEMD),EMD的改进版本,有效改善模态混叠现象

  2. 集合经验模态分解(EEMD),EMD的改进版本,有效改善模态混叠现象
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2017-05-19
    • 文件大小:4096
    • 提供者:sunny_smile3
  1. 噪声自适应完备总体平均经验模态分解(Complete EEMD with Adaptive Noise,CEEMDAN)

  2. EEMD通过添加高斯白噪声并进行平均的方法,解决了EMD的模态混叠问题。但其会因为白噪声残留较大,导致筛分次数增加,以及分解失败,因而计算效率不高。针对以上问题,Torres等提出了一种噪声自适应完备总体平均经验模态分解(Complete EEMD with Adaptive Noise,CEEMDAN)方法。该方法特别适合ECG信号处理。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2017-08-28
    • 文件大小:12288
    • 提供者:u011198627
  1. 基于递归高通滤波的经验模态分解及其在地震信号分解中的应用

  2. 基于递归高通滤波的经验模态分解及其在地震信号分解中的应用,钱昌松,刘代志,本文聚焦于如何解决经验模态分解(Empirical Mode Decomposition:EMD)的模态混叠问题,分析了模态混叠存在的内在原因和解决方法,提出了解决
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-24
    • 文件大小:420864
    • 提供者:weixin_38719540
  1. 基于频域约束独立成分分析的经验模态分解去噪方法

  2. 噪声污染是煤岩动力灾害电磁监测应用中需要解决的重要问题,去噪效果的好坏直接影响灾害预测的准确性。经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是目前电磁信号去噪中应用最多的一种方法,但当信号与噪声时频特征相近时,该算法存在严重的内蕴模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)混叠现象(即部分模态函数仍为信号与噪声的组合)。针对该问题,提出一种基于经验模态分解和频域约束独立成分分析的去噪方法,首先利用EMD将电磁信号分解为多个IMF分量,通过
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-19
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38574132
  1. 工业电子中的基于NI PXI平台的旋转机械工作模态测试

  2. The Challenge:   由于没有白噪声作为激励,同时变转速的旋转机械振动中多个谐波的混叠,造成频率混叠或者无法激励除模态,所以旋转机械工作模态测试(OMA)一直是一个难题。   The Solution:   使用NI PXI平台和NI声音振动工具包,构造了能够用于旋转机械的模态测试方案,为旋转机械的共振监测和动态特性测试提供了新方法   "基于LabVIEW的图形化开发平台,我们开发了可用于工作旋转机械工作模态测试的ModalVIEW-OMA软件,对测试结果进行处理"   
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-11-05
    • 文件大小:347136
    • 提供者:weixin_38644233
  1. 变分模态分解算法VMD.zip

  2. VMD算法,里面有使用测试代码。分解效果比EMD好,可以抑制模态混叠现象。VMD的分解原理不同于EMD,它是将原始信号引入到变分模型中,利用寻找约束变分模型最优解的过程来获取分量。VMD极大地克服了EMD的模态混叠现象,具有较好的噪声鲁棒性,已被广泛应用到多个领域中。
  3. 所属分类:电信

    • 发布日期:2020-11-20
    • 文件大小:4096
    • 提供者:weixin_42533888
  1. 基于双尺度比例判据的解模态混叠算法

  2. 基于双尺度比例判据的解模态混叠算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:262144
    • 提供者:weixin_38642369
  1. 基于经验模态分解的三维成像激光雷达信号去噪方法

  2. 利用梯度法对激光雷达信号进行处理,检测出突变部分的幅度和位置,根据梯度信息计算相应的平移序列,加入到原始信号中,使所得信号中不包含突变信息。利用经验模态分解(EMD)方法对去突变信号进行分解和去噪就可以避免模态混叠和突变位置附近出现的局部振荡现象。将该方法应用于实际激光雷达数据去噪过程中,实验结果表明,该方法能消除由突变引起的重构信号局部振荡现象,对信号平稳部分的噪声能有效地滤除,又能较好地保留信号的突变信息。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-09
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38741075
  1. 基于NI PXI平台的旋转机械工作模态测试

  2. The Challenge:   由于没有白噪声作为激励,同时变转速的旋转机械振动中多个谐波的混叠,造成频率混叠或者无法激励除模态,所以旋转机械工作模态测试(OMA)一直是一个难题。   The Solution:   使用NI PXI平台和NI声音振动工具包,构造了能够用于旋转机械的模态测试方案,为旋转机械的共振监测和动态特性测试提供了新方法   "基于LabVIEW的图形化开发平台,我们开发了可用于工作旋转机械工作模态测试的ModalVIEW-OMA软件,对测试结果进行处理"   
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:518144
    • 提供者:weixin_38609720
  1. 基于变分模态分解的电能质量扰动检测新方法

  2. 为了更加准确地提取扰动信号特征,提出了基于变分模态分解(VMD)的电能质量扰动检测新方法。该方法由VMD和希尔伯特变换(HT)2个部分组成。首先,对扰动信号进行傅里叶变换以确定VMD的预设分解尺度;然后,利用VMD将扰动信号分解为系列调幅-调频函数之和;最后,对每个调幅-调频函数进行HT,求取瞬时幅值和瞬时频率,进而确定扰动信号特征。较之希尔伯特-黄变换和局部均值分解方法,VMD方法不仅可分析不同时间支集的扰动信号,处理复合扰动和频率相近的奇数次谐波,也不存在模态混叠,获取的瞬时幅值和瞬时频率更
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-15
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_38681628
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