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  1. emd经验模型分解程序

  2. 经验模型分解程序,可以做地震信号的瞬时频率、瞬时相位的信息
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-06-26
    • 文件大小:29kb
    • 提供者:zzf78
  1. ( 基于EMD的中国经济增长与能源消费的关系_原艳梅.caj )

  2. 基于EMD的中国经济增长与能源消费的关系 EMD模型应用
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-04-16
    • 文件大小:262kb
    • 提供者:u010317656
  1. EMD模型大全

  2. 包含EMD的各种函数,大家有兴趣的话,可以参考一下!
  3. 所属分类:电信

    • 发布日期:2013-05-25
    • 文件大小:17kb
    • 提供者:wei_x_xiang
  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. 基于EMD和BP神经网络的大功率柴油机故障诊断

  2. 研究了将经验模式分解(EMD)和BP神经网络2种方法诊断大功率柴油机的振动故障信号。首先运用经验模式的分解方法对柴油机缸盖表面的振动信号进行分解并来提取特征参数;最后通过建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对150-12缸柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-22
    • 文件大小:671kb
    • 提供者:weixin_38695471
  1. 自适应LMD与SVM耦合的传感器故障诊断模型

  2. 针对胎压传感器常见的几种突发故障,采用自适应LMD(局部均值分解)和支持向量多分类机(SVM)相耦合的方法.利用LMD方法将传感器的输出信号分解成一系列由包络信号和纯调频信号相乘所得的PF分量;支持向量多分类机进行故障识别.研究结果表明这两种算法的有机结合,实现了对胎压传感器7种工作状态的有效识别.同时,避免了EMD方法在分解过程中存在的过包络、欠包络、端点效应和模态混淆等缺点,有效地提高了故障诊断的快速性和准确性.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-18
    • 文件大小:839kb
    • 提供者:weixin_38685455
  1. 应用经验模态分解下的AR模型提取电动机故障特征

  2. 为有效地诊断电动机断条故障,提出了一种基于EMD-AR模型的电动机断条诊断的信号分析新方法。该方法将时间序列的AR模型引入到电动机断条故障诊断中,采用了经验模态分解方法将电动机的电流信号分解成若干个平稳的IMF分量,对前三个分量建立AR模型,并对固有模态函数进行功率谱分析。通过对比正常电动机、一根断条满载电动机和一根断条空载电动机的A相电流信号的IMF1(V)~IMF3(V)分量,通过AR模型估计的功率谱图提取故障特征并分析。仿真和实验结果表明,此方法能有效识别电动机断条故障。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-06
    • 文件大小:371kb
    • 提供者:weixin_38587509
  1. 基于HP-EMD和ARMA的短期风速预测

  2. 基于HP-EMD和ARMA的短期风速预测,喻敏,常毓婵,针对风速为非线性非平稳序列的特点,提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition ,EMD)和自回归滑动平均模型(Auto-Regressive Moving Av
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-17
    • 文件大小:335kb
    • 提供者:weixin_38603219
  1. 一种关注频率信息的时间序列模型:EMD-LSTM模型

  2. 一种关注频率信息的时间序列模型:EMD-LSTM模型,方晓晨,雷钦礼,LSTM以其可以扑捉到时序数据内部长期的依赖关系在许多时间序列建模额领域里取得了极大的成功,但是它不能清晰地刻画出时序数据不�
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-16
    • 文件大小:697kb
    • 提供者:weixin_38670318
  1. 基于样本熵和极端学习机的超短期风电功率组合预测模型_张学清 (1).pdf

  2. 该文提出一种经验模态分解(empirical modedecomposition,EMD)–样本熵(sample entropy,SE)和极端学习机(extreme learning machine,ELM)相结合的风电功率超短期预测方法。该方法首先利用EMD-SE 将风电功率时间序列分解为一系列复杂度差异明显的风电子序列;其次利用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM) 、极端学习机和经原始岭回归(primal ridge re
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2020-02-14
    • 文件大小:373kb
    • 提供者:SparkQiang
  1. 基于EMD-ARMA的矿井瓦斯涌出量预测

  2. 以矿井瓦斯涌出量预测方法为主要研究目的,针对瓦斯涌出量影响因素多,各因素间耦合机理及瓦斯涌出量变化规律复杂等诸多预测难点,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和ARMA时间序列的综合分析方法,采用经过处理的时间序列对矿井瓦斯涌出量进行具体预测。根据各样本数据的不同特点选取合适的模型,建立EMD-ARMA预测模型,对矿井瓦斯涌出量及其变化趋势进行预测。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-28
    • 文件大小:204kb
    • 提供者:weixin_38698539
  1. 矿井风机振动趋势预测模型的优化

  2. 提出一种新的预测方法-基于EMD分解的时间序列模型,利用EMD分解将采集来的矿井风机振动烈度值分解成若干个固有模态函数(IMF)分量和一个残余项分量,运用恰当的时间序列模型(AR、ARMA)分别对各阶IMF进行预测,将各阶预测值重构,得到振动烈度预测值,并与单独运用时间序列模型的预测结果进行比较。结果证明:运用基于EMD分解的时间序列模型对矿井风机振动烈度进行预测比单独运用时间序列模型的预测精度有明显提高,表明提出方法的可行性、有效性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-03
    • 文件大小:627kb
    • 提供者:weixin_38612909
  1. 基于EMD-HSMM的采煤机轴承故障诊断

  2. 针对采煤机在正常工作中经常发生轴承故障的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和隐半马尔可夫模型(HSMM)的故障识别方法。该方法先用EMD对故障信号进行分解,形成一系列平稳的本征模函数(IMF),并提取包含故障信息的IMF的能量作为特征向量输入到HSMM中对其进行训练。之后用训练好的HSMM分类器对故障进行识别。实验结果表明,采用该方法可以有效地提高故障识别率。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-02
    • 文件大小:587kb
    • 提供者:weixin_38675232
  1. 基于EMD-AR模型的齿轮箱故障诊断

  2. 对基于EMD-AR模型的齿轮箱故障诊断进行了研究。对齿轮箱故障振动信号采用EMD方法进行分解,得到有限个平稳的IMF(本征模式函数),对其建立AR模型,将建立的每个AR模型残差的方差和自回归参数建立Mahalanobis距离判别函数,最后进行模式特征综合,确定齿轮箱的工作状态以及故障类型。研究表明,采用EMD-AR模型进行齿轮箱故障诊断是可行有效的,提高了齿轮箱故障检测的准确性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-02
    • 文件大小:244kb
    • 提供者:weixin_38518518
  1. 改进的瓦斯突出预测模型

  2. 针对瓦斯突出时间序列的非平稳特性,提出了一种基于经验模态分解和极限学习机的瓦斯突出预测模型。以某矿井工作面实际采集的瓦斯浓度为例,仿真结果表明EMD-ELM模型在训练速度和预测精度上优于ELM和最小二乘支持向量机模型。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-06
    • 文件大小:396kb
    • 提供者:weixin_38686924
  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. 基于词向量和EMD距离的短文本聚类

  2. 短文本聚类在数据挖掘中发挥着重要的作用,传统的短文本聚类模型存在维度高、数据稀疏和缺乏语义信息等问题,针对互联网短文本特征稀疏、语义存在奇异性和动态性而导致的短文本聚类性能较差的问题,提出了一种基于特征词向量的文本表示和基于特征词移动距离的短文本聚类算法。首先使用Skip-gram模型(Continuous Skip-gram Model)在大规模语料中训练得到表示特征词语义的词向量;然后利用欧式距离计算特征词相似度,引入EMD(Earth Mover's Distance)来计算短文本间的相似
  3. 所属分类:其它

  1. 基于EMD和ELM的工厂化育苗水温组合预测模型

  2. 基于EMD和ELM的工厂化育苗水温组合预测模型
  3. 所属分类:其它

  1. 基于EMD的语音功率谱分析

  2. 提出了一种基于EMD的功率谱分析法,即先用经验模态分解方法(EMD)将语音信号分解成若干个固有模态函数IMF分量,而后对包含主要信息的IMF分量利用现代参数模型法估计出它们各自的功率谱。文中对不同情感状态下语音数据的分析结果表明,EMD方法能有效地应用于非平稳语音信号的功率谱分析中,可更细致的体现语音信号内在特征。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-31
    • 文件大小:688kb
    • 提供者:weixin_38690402
  1. 基于H-EMD 的形状上下文特征形状匹配方法

  2. 为了快速有效利用推土机距离(EMD) 模型计算直方图间的交叉相似度, 提出一种基于直方图的EMD(H- EMD) 模型. 将原始模型对应的线性规划问题中变量数目进行约减, 降低了直方图相似度计算的复杂度. 利用H- EMD模型计算形状上下文特征间的相似度, 进而对基于形状上下文形状匹配方法进行改进. 通过对不同的数据仿真 结果进行比较, H-EMD 模型在匹配时间上更具优势, 同时, 改进的形状匹配方法能有效实现形状识别和检索.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-14
    • 文件大小:203kb
    • 提供者:weixin_38686153
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