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搜索资源列表

  1. 基于过零点-极点估计的瞬时频率幅度算法

  2. Hilbert-Huang变换(HHT)理论通过经验模态分解(EMD)提取信号的内蕴模态函数(IMF)，并对IMF利用Hilbert变换得到信号的时频幅度谱和边际谱。在总结Hilbert变换理论和算法实现局限性的基础上，提出基于过零点-极点估计求取IMF瞬时频率、幅度算法，通过对离散信号插值运算精确求取过零点和极点位置，并据此求出相应点的瞬时频率和幅度，最后采用三次样条求取信号的瞬时频率幅度曲线。通过几个典型的例子对该算法进行检验，结果表明，与Hilbert变换结果比较，借助该算法得到信号的时

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-10-15
    • 文件大小：256kb
    • 提供者：cici1211

  1. 经验模态分解和算法

  2. 经验模态分解和算法

  3. 所属分类：项目管理

    • 发布日期：2012-05-15
    • 文件大小：60kb
    • 提供者：machu123

  1. 经验模态分解（EMD）对复杂信号进行分解的matlab实现

  2. 经验模态分解是2000年以来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破，它是依据信号自身的时间尺度特征对信号进行分解，无需预先设定任何基函数，这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅立叶分解与小波分解方法有本质区别。EDM方法理论上可以应用于任何类型信号的分解，因而在处理非平稳及非线性数据上，具有非常明显的优势，具有很高的信噪比。

  3. 所属分类：电信

  1. emd经验模态分解程序代码

  2. EMD发展方法原理动画演示命令程序解读；海洋内孤立波数值模拟模型及EMD和EEMD的MATLAB程序解读分析；EEMD最优降噪整形算法处理泥浆信号论文题目研讨；希尔伯特黄变换应用及傅里叶变换对比和遗留问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-05-30
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：hunter2013

  1. 改进两种经验模态分解去噪

  2. 改进两种经验模态分解去噪，基于EMD去噪算法和基于LMD去噪算法。

  3. 所属分类：其它

  1. 经验模态分解

  2. 上传文件是关于经验模态分解的基本算法，用于研究和学习。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2018-06-22
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：weixin_42515346

  1. 基于经验模态分解和支持向量机的滚动轴承故障诊断_徐可.pdf

  2. 摘要：本文针对滚动轴承的故障诊断问题,首先提出一种自适应波形匹配的延拓方法对经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)存在的端点效应进行改进,然后基于改进的EMD和粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)优化的支持向量机(support vector machine, SVM)设计了一种两阶段的滚动轴承故障诊断方法.离线阶段对典型的正常、故障振动信号进行EMD分解并提取能量信息作为特征,送入PSO-SVM进行训练

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-05-31
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：w2810883081

  1. 基于经验周期的模态单元滤波及其在间歇高斯噪声消除中的应用

  2. 基于经验周期的模态单元滤波及其在间歇高斯噪声消除中的应用，钱昌松，刘代志，本文针对基于经验模态分解和小波的阈值消噪算法无法消除间歇噪声的问题，提出了利用模态单元的经验周期判断模态单元类型的模态单

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-01
    • 文件大小：307kb
    • 提供者：weixin_38517904

  1. 基于不同经验模态分解的SAR图像变化检测算法

  2. 经验模态分解（EMD）是一种数据驱动的多尺度变换理论，它是一种非线性且非平稳的信号处理理论。 但是每种EMD分解理论都有其优点和缺点。 合成孔径雷达（SAR）成像是获取变化信息的重要遥感技术，SAR图像数据属于非平稳信号。 因此EMD非常适合SAR图像处理。 有两种典型的EMD理论，即整体经验模态分解（EEMD）和二维经验模态分解（BEMD）。 在对这两种方法进行深入研究的基础上，提出了一种新的SAR图像变化检测算法，称为FCD-EMD算法，即基于EMD的融合变化检测。 因此，FCD-EMD算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：1002kb
    • 提供者：weixin_38504089

  1. 经验模态分解(EMD)法在锚固无损检测中的应用

  2. 提出一种基于改进的经验模态分解(EMD)锚固动测信号处理方法。EMD法能将信号中不同尺度的波动和趋势项逐级分解开来,具有自调节自适应的特征,能在时频域内描述非平稳非线性信号的局部特性。基于改进的EMD算法,实现应力波反射法锚固动测缺陷信号的分离与诊断,消除了由实测信号直接读取反射波特性所存在的误差,具有较好的准确性和灵活性。模型试验结果表明,该法简单、有效,并具有较高的分析精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-05
    • 文件大小：777kb
    • 提供者：weixin_38680308

  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

  1. 基于模态函数特征谱的海洋小目标检测

  2. 经验模态分解算法在海杂波抑制和目标检测方面具有应用潜力，但如何实现模态函数自动筛选和判别是算法的关键问题。通过分析模态函数谐波模型，提取其信号特征谱，选取检测量实现目标自动检测。首先，对雷达回波进行复数经验模态分解；然后对得到的各个内模分量提取特征谱，并根据特征谱分布情况得到散布特征；最后基于散布特征在各个内模函数间的分布差异实现目标检测。实测微波多普勒雷达数据处理结果表明，目标检测结果和实际情况一致，且在一定的虚警率约束下检测概率较传统检测算法有一定提高，为雷达海洋目标检测提供了新方案。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：678kb
    • 提供者：weixin_38725625

  1. 基于经验模态分解的SO_2浓度检测信号处理方法

  2. 荧光法测量SO2浓度是大气监测中常用的检测手段.双光路技术可以消除光源和光路的噪音干扰,但光电转换器件在激发光照射下产生的背景噪音也会影响定量分析的准确度.本文采用经验模态分解滤波算法降低检测中存在的各种噪音,在实现有效降噪的基础上较好地保存了有用的原始信号.仿真结果表明,针对SO2浓度检测系统,利用经验模态分解去噪后信号的信噪比达到204.273 6,均方误差为0.007 0.与小波去噪法相比,经验模态分解检测效果更佳.最后将经两组不同方法处理后的信号应用于气体检测系统中,实验数据的线性关系更

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：771kb
    • 提供者：weixin_38687343

  1. 灰狼优化和二维经验模态分解优化的自适应脉冲耦合神经网络去除图像中的椒盐噪声

  2. 针对脉冲耦合神经网络（PCNN）的降噪效果差和参数不确定性的问题，提出了一种采用灰狼优化（GWO）和二维经验模态分解（BEMD）优化的自适应PCNN的混合图像去噪方法。 ）， 被表达。 BEMD用于将原始图像分解为多层图像分量。 在运行GWO以完成PCNN参数优化之后，使用自适应PCNN滤波方法来补救与不同图像分量相对应的污染噪声点，然后可以从中获得去噪图像分量的重构。 通过对图像去噪结果的分析，提出的方法的主要优点如下：（i）该方法有效地解决了由关键的PCNN参数确定问题引起的缺陷； （ii）

  3. 所属分类：其它

  1. 基于小波阈值降噪和经验模态分解的高光谱图像分类算法

  2. 基于小波阈值降噪和经验模态分解的高光谱图像分类算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：632kb
    • 提供者：weixin_38618315

  1. 改进经验模态分解算法在光纤布拉格光栅周界入侵行为分类中的应用

  2. 为了解决周界入侵行为识别正确率低的问题, 对经验模态分解算法进行改进, 并将其用于光纤布拉格光栅周界入侵行为分类。该方法利用短时平均过零率从整体信号中提取入侵信号, 采用两次极值波延拓抑制经验模态分解算法的端点效应, 对入侵信号进行分解并提取有效分量的特征, 引用支持向量机对入侵行为进行识别; 在室外环境下分别对无入侵和攀爬、剪切、碰撞、触摸4种入侵行为进行分类与识别。结果表明, 所提方法能有效识别不同的入侵行为, 识别正确率大于96%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_38591223

  1. 基于互信息波段选择和经验模态分解的高精度高光谱数据分类

  2. 在遥感数据处理研究中，高维高光谱数据的冗余信息和噪声严重影响高光谱数据的分类精度，针对此问题提出基于互信息波段选择和经验模态分解的高精度高光谱数据分类算法(MI-EMD-SVM)。分别采用基于互信息波段选择方法和经验模态分解实现对高光谱数据的冗余信息处理和特征提取，并获得处理后的高光谱数据X″。采用支持向量机分类算法对处理后的高光谱数据X″进行分类实验。仿真实验结果证实MI-EMD-SVM算法不仅提高高光谱数据分类精度，同时还减少支持向量数目，提高高光谱数据分类速度。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于总体平均经验模态分解的光纤周界预警系统模式识别方法

  2. 针对光纤周界预警系统输出信号的非平稳特性，提出了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)的模式识别方法。预警系统基于Mach-Zehnder 干涉原理，利用4 条单模光纤构成分布式扰动传感器，实时监测周界入侵事件。该方法引用具有自适应性的EEMD 算法将振动信号分解成多个本征模态函数(IMF)。根据不同振动信号能量各异的特点，提出EEMD 能量熵的方法排除非入侵的干扰。最后建立双重支持向量机对入侵信号进行识别。实验结果表明：该方法可以有效排除非人为入侵的干扰，准确识别攀爬、敲击和其他虚警信号，平

  3. 所属分类：其它

  1. 基于经验模态分解的虹膜识别

  2. 虹膜识别是一种有效的生物特征识别方法。经验模态分解(EMD)是一种可自适应的对非线性、非平稳信号进行多分辨率分解的信号分析算法。将虹膜图像进行EMD分解,找出有利于虹膜识别的敏感频带,使用选择后的固有模态分量对虹膜图像进行特征提取。仿真实验结果表明,该方法正确识别率达到99.44%,并且由于其在特征提取的同时消除了高频噪声和背景光影响,简化了预处理过程,降低了算法的复杂度。

  3. 所属分类：其它

  1. 一种基于交叉证认和经验模态分解的滤波算法及其在激光雷达回波信号降噪处理中的应用

  2. 交叉证认技术改进了基于经验模态分解(EMD)的激光雷达回波信号降噪方法。该方法在对激光雷达回波信号噪声特性和经典降噪方法缺陷进行研究的基础上，利用交叉证认技术自适应地识别雷达回波信号中的信号层和噪声层，再通过经验模态分解算法分离噪声和重构信号。通过仿真数据和实测雷达信号对比分析，该方法能够自适应地选择本征模函数中的信号层数，不但有效地滤除了各种随机噪声，而且保留了信号的有效信息特征，减少了信号损失，进而提高了后续数据处理的准确度。

  3. 所属分类：其它

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