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A Fault Location Method of Multi-Branch Distribution Line Based on MODWT Combined with Improved TEO
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作者 Pan Duan Enze Peng 《Energy Engineering》 2025年第9期3817-3838,共22页
To address the challenges of fault line identification and low detection accuracy of wave head in Fault Location(FL)research of distribution networks with complex topologies,this paper proposes an FL method of Multi-B... To address the challenges of fault line identification and low detection accuracy of wave head in Fault Location(FL)research of distribution networks with complex topologies,this paper proposes an FL method of Multi-Branch distribution line based on Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform(MODWT)combined with the improved Teager Energy Operator(TEO).Firstly,the current and voltage Traveling Wave(TW)signals at the head of each line are extracted,and the fault-induced components are obtained to determine the fault line by analyzing the polarity of the mutation amount of fault voltage and current TWs.Subsequently,the fault discrimination mark is calculated based on the fault-induced line-mode current and the zero-mode voltage,with the fault type determined by comparing each mark’s value against the fault discrimination table,transforming the FL problem in complex topology into a single-line FL problem.Finally,the fault voltage TW is extracted fromthe fault line,and the wave head detection method based on MODWT combined with improved TEO is used to precisely identify the arrival instants of both the first TW wave head and its first reflection at each line terminal,and then the FL result is calculated by applying the double-ended TW ranging formula that removes the influence of wave velocity.Simulation results demonstrate that the proposed method accurately identifies the fault line and types of faults occurring and maintains the ranging accuracy within 0.5%under various fault scenarios. 展开更多
关键词 Multi-branch line fault location(FL) traveling wave(TW) maximum overlapping discrete wavelet transform(modwt) teager energy operator(TEO)
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基于MODWT的运动想象脑电信号识别 被引量:3
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作者 李东明 王典洪 +3 位作者 严军 王永涛 宋麦玲 余蓓蓓 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第10期161-167,共7页
对运动想象脑电信号进行分类识别,是脑机接口研究中的重要问题。为此,提出一种基于极大重叠小波变换和AR模型的脑电信号分类方法。将脑电信号波形进行极大重叠小波分解,抽取变换系数的统计特征,利用Burg算法提取其3层光滑的8阶AR模型系... 对运动想象脑电信号进行分类识别,是脑机接口研究中的重要问题。为此,提出一种基于极大重叠小波变换和AR模型的脑电信号分类方法。将脑电信号波形进行极大重叠小波分解,抽取变换系数的统计特征,利用Burg算法提取其3层光滑的8阶AR模型系数以及3层光滑部分的能量曲线特征,将这3类特征进行组合后,使用神经网络、支持向量机及线性判别进行分类和比较。与BCI2003竞赛数据分类精度结果相比,该方法的识别率更高。将模型移植入自行研制的嵌入式脑电信号控制电机转向系统中,该模式识别方法的平均准确度达到了91.3%,可用于嵌入式脑机接口的系统设计。 展开更多
关键词 脑机接口 运动想象 极大重叠小波变换 能量曲线 模式分类 电机转向控制
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基于MODWT的变压器绕组轻微故障检测及分类研究 被引量:9
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作者 尹璇 邓祥力 游及第 《电测与仪表》 北大核心 2019年第14期103-109,共7页
基于变压器在不同运行工况下的等效瞬时励磁电感的差异,利用最大重叠离散小波变换(MODWT)提取有效故障特征参数,实现对变压器绕组轻微匝间故障以及匝间电弧放电故障的检测。首先提取变压器在各种工况下的电气量,求取等效瞬时励磁电感,... 基于变压器在不同运行工况下的等效瞬时励磁电感的差异,利用最大重叠离散小波变换(MODWT)提取有效故障特征参数,实现对变压器绕组轻微匝间故障以及匝间电弧放电故障的检测。首先提取变压器在各种工况下的电气量,求取等效瞬时励磁电感,选取基于db4小波函数的最大重叠离散小波变换进行分析,提取特征量。将故障特征量作为决策树的训练集和测试集,从而实现变压器绕组轻微故障的识别以及分类。最后通过仿真验证,所提出的算法能够准确检测以及区分励磁涌流、轻微匝间短路故障以及匝间电弧放电故障。 展开更多
关键词 变压器 绕组轻微故障 匝间电弧放电 等效瞬时励磁电感 modwt
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应用能量算子和改进MODWT的孤岛检测算法研究 被引量:1
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作者 曾文入 王维博 +2 位作者 周超 张斌 郑永康 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期53-59,共7页
针对传统孤岛检测法定位精度差、抗噪性能不强的问题,提出了一种应用能量算子和改进最大重叠离散小波变换(maximal overlap discrete wavelet transform, MODWT)的孤岛检测算法。为了有效解决MODWT算法的边界效应问题,在传统MODWT算法... 针对传统孤岛检测法定位精度差、抗噪性能不强的问题,提出了一种应用能量算子和改进最大重叠离散小波变换(maximal overlap discrete wavelet transform, MODWT)的孤岛检测算法。为了有效解决MODWT算法的边界效应问题,在传统MODWT算法的基础上,采用环形边界系数更新原来的小波系数,并通过滑动窗口分析其能量。再将该算法应用于孤岛检测,用处理得到的细节系数和近似系数能量分析孤岛状态下公共耦合点的电压扰动信号特征。仿真结果表明,该算法可准确检测电压扰动信号的起始时刻和幅值变化,且在实际信号检测中不受母小波和分解层数影响、抗噪能力强且时延偏差小。 展开更多
关键词 孤岛检测 能量算子 改进modwt
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基于MODWT的输电线路短路故障特征分析综述
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作者 靳一玮 《科技创新与应用》 2021年第6期28-30,共3页
传统的线路过电流保护以电流值的大小为特征量,通过整定短路电流值来检测短路故障,可能会出现整定值与最大负荷电流值重合,引起误动;对于高过度电阻故障也不灵敏。小波变换可以对故障进行时-频分析,将故障电流的频域特征提取为特征量,... 传统的线路过电流保护以电流值的大小为特征量,通过整定短路电流值来检测短路故障,可能会出现整定值与最大负荷电流值重合,引起误动;对于高过度电阻故障也不灵敏。小波变换可以对故障进行时-频分析,将故障电流的频域特征提取为特征量,对故障进行有效检测。文章介绍了极大堆叠离散小波变换(MODWT)分析线路短路故障的一般思路,以及现有的一些故障特征量选取方法,并对相关研究以及应用进行了展望。 展开更多
关键词 线路保护 故障特征 modwt 时频分析
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基于MODWT在金融数据预测的应用 被引量:3
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作者 廖丽芳 蔡如华 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第4期1346-1350,共5页
为了准确的把握股价的趋势走向,提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MODWT)时间序列分析的股价预测方法 (M-ARMA)。该方法是对股价时间序列利用mallat算法对其进行极大重叠离散小波变换,使得整个序列分解成不同频率的序列,同时利用小... 为了准确的把握股价的趋势走向,提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MODWT)时间序列分析的股价预测方法 (M-ARMA)。该方法是对股价时间序列利用mallat算法对其进行极大重叠离散小波变换,使得整个序列分解成不同频率的序列,同时利用小波分析在时域和频域上都具有良好的局部化性质,多尺度分析功能,结合ARMA模型的预测方法,以较为准确地根据历史数据预测其将来短期的走势。实验表明,MODWT时间序列分析方法比传统的时间序列分析方法预测的精度更高。 展开更多
关键词 极大重叠离散小波变换 时间序列分析 ARMA模型 预测
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金融高频时间序列的MODWT波动分析 被引量:1
7
作者 翟博 《电脑知识与技术》 2011年第4期2454-2455,共2页
与经典小波变换相比,利用最大交叠小波变换(MODWT)对非平稳时间序列进行分解时,由于没有下采样的过程,因此可以最大限度地减少数据信息的遗失。该文通过对股指期货主力合约一天中的采样数据连行研究。发现MODWT可以有效地对序列中... 与经典小波变换相比,利用最大交叠小波变换(MODWT)对非平稳时间序列进行分解时,由于没有下采样的过程,因此可以最大限度地减少数据信息的遗失。该文通过对股指期货主力合约一天中的采样数据连行研究。发现MODWT可以有效地对序列中的波动与趋势进行分解。此外文章中还发现,如果分解层数足够多,那么大部分的趋势信息则被波动信息所覆盖。因此总结出用小波对零均值数据进行滤波时,要适当选择分解的层数。 展开更多
关键词 最大交叠小波变换 分解 消噪
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基于LASSO-MODWT的赤水河水位预测特征选择法 被引量:2
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作者 管杰 翁玲 任青峰 《绿色科技》 2018年第20期6-11,共6页
从预测赤水河3h、6h水位的实际应用场景出发,提出了一种集成LASSO-MODWT的特征选择和分解方法,旨在寻找一个用于赤水站水位预测的精简而具备解释能力的模型。为了选取最适合作为模型输入的特征,实验中基于LASSO回归对原始输入集进行特... 从预测赤水河3h、6h水位的实际应用场景出发,提出了一种集成LASSO-MODWT的特征选择和分解方法,旨在寻找一个用于赤水站水位预测的精简而具备解释能力的模型。为了选取最适合作为模型输入的特征,实验中基于LASSO回归对原始输入集进行特征选择,并利用最大重叠离散小波变换(MODWT)对选择得到的特征进行成分分解,最后采用多元线性回归作为基础模型测试LASSO-MODWT的性能。实验中,分别将原始输入集、经过LASSO选择后的输入集以及经过LASSO-MODWT得到的特征集作为模型输入,验证模型性能。实验结果显示:基于LASSO-MOMWT进行特征选择分解对赤水站未来3h和6h的水位预测性能都有显著提升,3h预测的RMSE、MAE和NSE分别为0.029m、0.011m和0.998。 展开更多
关键词 水位预测 特征选择 集成小波模型
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基于振动信号的岸桥小车轨道螺栓松动监测研究
9
作者 哈斯叶提·江阿兰 林伟华 +1 位作者 陈务军 赵良 《振动与冲击》 北大核心 2025年第19期264-272,共9页
针对港口集装箱岸桥主铰处轨道螺栓易松动带来的安全隐患及目前人工巡检耗时费力、难以满足数字化、智能化需求的问题,提出基于小车加速度信号分析的螺栓松动监测方法。首先,通过采集并预处理加速度数据,利用最大重叠离散小波变换进行... 针对港口集装箱岸桥主铰处轨道螺栓易松动带来的安全隐患及目前人工巡检耗时费力、难以满足数字化、智能化需求的问题,提出基于小车加速度信号分析的螺栓松动监测方法。首先,通过采集并预处理加速度数据,利用最大重叠离散小波变换进行精确定位;其次,在不同速度、不同载荷的小车工况以及不同位置、不同方向的加速度信号下,对比分析了螺栓紧固与松动状态的小车加速度响应特性;最后,提取多种特征值后训练分类模型并对比。试验验证表明,支持向量机模型对紧固与松动状态识别准确率最高,可达到97.5%,为智能监测及港口安全运营提供了有力支撑。 展开更多
关键词 岸桥 螺栓松动 最大重叠离散小波变换(modwt) 特征提取 支持向量机
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基于振动数据驱动的深小孔退钻时机识别方法
10
作者 梁杰 范文浩 高琳 《机电工程》 北大核心 2025年第7期1367-1377,共11页
在航天用螺栓保险丝孔钻削过程中,退钻时机的判断通常依赖操作人员的经验,缺乏有效的实时监测手段,导致加工效率低下。针对这一问题,从振动监测角度提出了一种基于振动数据驱动的螺栓保险丝孔钻削退钻时机识别方法。首先,搭建了钻孔实... 在航天用螺栓保险丝孔钻削过程中,退钻时机的判断通常依赖操作人员的经验,缺乏有效的实时监测手段,导致加工效率低下。针对这一问题,从振动监测角度提出了一种基于振动数据驱动的螺栓保险丝孔钻削退钻时机识别方法。首先,搭建了钻孔实验平台及信号采集设备,进行了恒进给钻削实验并采集得到了断裂信号;然后,通过小波变换揭示了断裂信号的时频变化特征,利用最大重叠离散小波变换(MODWT)实现了对特征信号的重构目的;接着,将模糊熵特征评价指标与滑动窗口重叠采样进行了结合,计算并分析了模糊熵随钻削深度的变化趋势;最后,采用实验验证了不同切削参数和退钻模式下识别方法的有效性。研究结果表明:在正常钻削工况下,工件与主轴处高频振动信号的模糊熵值分别稳定于0.01和0.0015阈值线以下,当钻头进入断裂临界状态时,两测点的模糊熵值均呈现持续上升趋势,并最终超出阈值线;以钻削过程模糊熵标准差最小为优化目标,得到了两种退钻模式下的最优切削参数,相较于传统依赖经验的固定深度啄钻方法,优化后的两种切削参数在效率上分别提高了41.8%和36.7%。振动数据驱动的螺栓保险丝孔钻削退钻时机识别方法能有效识别不同退钻模式和切削参数下的退钻时机,且其识别准确性不受测量位置影响,具有较好的鲁棒性。优化后的切削参数为螺栓保险丝孔高效率加工提供了参考依据。 展开更多
关键词 数据驱动 钻削 最大重叠离散小波变换 滑动窗口 模糊熵 全因子实验设计
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考虑多尺度多状态的原油市场与油轮市场动态相依性及风险传染研究
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作者 薛凯丽 匡海波 孟斌 《中国管理科学》 北大核心 2025年第7期54-67,共14页
当下国际航运市场格局及需求出现巨大变化,国际原油价格和油轮运价波动剧烈,有效控制风险是油轮市场投资组合多样化和风险管理的重要手段。本文同时考虑到关注不同时间范围市场波动的市场参与者、油轮船型对相依结构的影响及可能存在发... 当下国际航运市场格局及需求出现巨大变化,国际原油价格和油轮运价波动剧烈,有效控制风险是油轮市场投资组合多样化和风险管理的重要手段。本文同时考虑到关注不同时间范围市场波动的市场参与者、油轮船型对相依结构的影响及可能存在发生结构变化的情况,通过构建基于MODWT分解的时变MRS Copula模型,刻画原油市场与油轮市场间的多尺度多状态动态相依关系,并运用尾部风险依赖系数度量多尺度多状态下两市场间的风险传染效应。结果表明:(1)相依结构。不同时间尺度下原油市场与油轮市场间的相依结构均存在两种状态,说明不同时间尺度下原油市场与油轮市场间的相依结构发生变化。(2)相依性特征。不同时间尺度下油轮市场内部及原油市场与油轮市场间的动态相依性存在显著差异性、时变性和非对称性。随时间尺度的增大,相依性波动区间越来越小,最后趋于稳定。(3)油轮市场内部风险传染效应。随着时间尺度的增大,两种状态下的油轮市场内部尾部风险波动程度越来越小,最后在长期下趋于稳定,而风险传染效应随时间尺度的增大而增大。(4)原油市场与油轮市场间的风险传染效应。不同时间尺度下,原油市场与油轮整体市场间的时变尾部风险均值大于原油市场与油轮细分市场间,即油轮整体市场更易受到原油市场的影响。此外,两种状态下的时变尾部风险呈现非对称性和高相依状态大于低相依状态的特点。其中,高相依状态下的风险传染效应随时间尺度的增大而减小。 展开更多
关键词 油轮市场 原油市场 风险传染 modwt分解 时变MRS Copula模型
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西北太平洋边缘海区海面变化多尺度解析及空间分异 被引量:6
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作者 俞肇元 袁林旺 +3 位作者 闾国年 谢志仁 张季一 梅伟长 《地理研究》 CSCD 北大核心 2009年第6期1644-1655,共12页
利用MODWT对西北太平洋边缘海区8站位1965~2005年验潮序列进行多尺度分解,讨论了该区域海面变化多尺度波动特征及空间分异。结果显示年周期组分振幅随纬度增大而逐渐增大,半年周期组分振幅以中国沿岸最大,其余站位相对较小。年际尺度的... 利用MODWT对西北太平洋边缘海区8站位1965~2005年验潮序列进行多尺度分解,讨论了该区域海面变化多尺度波动特征及空间分异。结果显示年周期组分振幅随纬度增大而逐渐增大,半年周期组分振幅以中国沿岸最大,其余站位相对较小。年际尺度的波动中EN-SO信号与1-2年尺度的准周期波动存在模态混叠现象,表现为对序列构形和不同时段的相关关系的影响。利用ICA方法从小波分解的年际尺度和信号中分离出的ENSO信号,表明不同纬度海面对ENSO事件的响应整体上呈现向高纬衰减的变化特征。基于小波相似性的分析结果显示,低纬各站海面对ENSO在各尺度上均呈现出显著的负相关,而中高纬地区则呈现出正相关。1980年之前和之后中高纬地区的海面对ENSO的响应出现了显著的差异,这可能与ENSO自身频率的调整有关。 展开更多
关键词 海面变化 多尺度特征 时空分异 modwt ICA
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基于多分辨分析的沪深股市相关性分析 被引量:5
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作者 秦伟良 颜华实 达庆利 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2009年第3期517-522,共6页
为了有效地揭示沪深股市不同交易周期股票交易的相关性,本文采用极大重叠离散小波变换,将上证指数和深圳成指高频收益率分解在不同的交易周期上,对各个周期的收益率采用semi-GPD模型作为其边缘分布分别进行拟合,在此基础上采用Copula函... 为了有效地揭示沪深股市不同交易周期股票交易的相关性,本文采用极大重叠离散小波变换,将上证指数和深圳成指高频收益率分解在不同的交易周期上,对各个周期的收益率采用semi-GPD模型作为其边缘分布分别进行拟合,在此基础上采用Copula函数方法建立同周期收益率的联合分布,度量了沪深两市同周期交易的相关性.实证表明,不同交易周期所表现出的相关性存在明显差异,并且随着交易期的增长,沪深两市非对称结构逐步明显。 展开更多
关键词 高频数据 COPULA semi-GPD modwt χ^2-检验
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基于极大重叠离散小波变换和Elman神经网络的磨刀门咸潮模拟研究 被引量:4
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作者 林凯荣 张凡 +2 位作者 兰甜 卢鹏宇 李文静 《人民珠江》 2018年第7期1-5,共5页
近年来磨刀门水道咸潮上溯频发,引起广泛关注。对该地区建立了基于极大重叠离散小波变化(MODWT)和Elman神经网络的咸潮模拟模型(MOD-Elman),模拟预测日均氯度,并借助一维纵向扩散方程分析河段的含氯度分布。结果表明:(1)MOD-Elman模型... 近年来磨刀门水道咸潮上溯频发,引起广泛关注。对该地区建立了基于极大重叠离散小波变化(MODWT)和Elman神经网络的咸潮模拟模型(MOD-Elman),模拟预测日均氯度,并借助一维纵向扩散方程分析河段的含氯度分布。结果表明:(1)MOD-Elman模型对非平稳的含氯度变化模拟效果较优且泛化能力较好;(2)咸潮影响预测图在一定程度上能反映站点之间各点含氯度变化。利用MOD-Elman模型和一维纵向扩散方程,可预测未来一段时间内磨刀门的受咸潮影响情况,对预警压咸有一定帮助。 展开更多
关键词 咸潮模拟 modwt-Elman 极大重叠离散小波分析 ELMAN神经网络 磨刀门
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LMSV模型波动的长记忆与相关性的小波分析
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作者 刘丹红 张世英 +1 位作者 黄涛 蒋孝胜 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2007年第12期4-7,共4页
本文提出了LMSV模型的波动自相关函数的定义,将小波分析方法引入到LMSV模型的建模研究中,提出了基于最大重复小波变换(MODWT)的不同尺度下的LMSV模型,并进一步讨论了不同尺度下的波动自相关函数的性质,并用该方法对上海和深圳证券市场... 本文提出了LMSV模型的波动自相关函数的定义,将小波分析方法引入到LMSV模型的建模研究中,提出了基于最大重复小波变换(MODWT)的不同尺度下的LMSV模型,并进一步讨论了不同尺度下的波动自相关函数的性质,并用该方法对上海和深圳证券市场综合指数收益波动序列进行建模,对在同一尺度和不同尺度下的长记忆性与相关性进行了实证分析。 展开更多
关键词 LMSV模型 波动长记忆性 modwt(最大重复离散小波变换) 小波自相关
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一种基于屏蔽滤波的行波信号消噪方法 被引量:10
16
作者 王兴国 黄少锋 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期35-39,共5页
针对实际电力系统行波信号中存在噪声干扰的问题,提出了一种基于屏蔽滤波的行波信号消噪方法,对信号进行极大重叠离散小波包变换,将信号分解在不同的尺度上,利用能量算子得到能量强化后的小波包系数,通过计算小波包相邻尺度的相关度,归... 针对实际电力系统行波信号中存在噪声干扰的问题,提出了一种基于屏蔽滤波的行波信号消噪方法,对信号进行极大重叠离散小波包变换,将信号分解在不同的尺度上,利用能量算子得到能量强化后的小波包系数,通过计算小波包相邻尺度的相关度,归一化后得到的相关系数与各个尺度的小波包系数进行比较,获得信号奇异点,形成屏蔽滤波器,将屏蔽滤波器与各个尺度下的小波包系数相乘,从而得到新的小波包系数,利用小波包系数得到行波信号产生的准确位置。理论分析、ATP仿真结果及现场实际数据验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 屏蔽滤波器 行波信号 能量算子 极大重叠离散小波包 噪声
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基于小波变换的LMSV模型变结构研究 被引量:5
17
作者 徐梅 张世英 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2005年第3期232-238,255,共8页
提出了应用DWT(离散小波变换)系数累积平方和的LMSV(长记忆随机波动)模型单一变结构点的检测与基于最大重复离散小波变换(MODWT)系数的变结构点的定位方法,并提出了LMSV模型多个变结构点的检测与定位方法.该方法既能对变结构点进行检测... 提出了应用DWT(离散小波变换)系数累积平方和的LMSV(长记忆随机波动)模型单一变结构点的检测与基于最大重复离散小波变换(MODWT)系数的变结构点的定位方法,并提出了LMSV模型多个变结构点的检测与定位方法.该方法既能对变结构点进行检测和定位,又能同时确定各结构变化发生的尺度.用该方法对沪、深股市综合指数的收益序列进行了波动变结构分析,理论与实证结果表明该方法是有效且可行的. 展开更多
关键词 长记忆SV模型 变结构 离散小波变换 最大重复离散小波变换
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基于Adaboost和正则化ELM的混合金融时间序列预测模型及其应用 被引量:5
18
作者 陈艳 石智慧 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2017年第1期113-125,共13页
为提高金融时间序列的预测精度,本文提出了基于MODWT、MCP变量选择方法和RELM_Adaboost的混合预测模型。该模型由三步构成:第一步,收集特征变量,包括MODWT分解得到的特征变量以及常用的技术指标;第二步,利用MCP惩罚方法从上述特征变量... 为提高金融时间序列的预测精度,本文提出了基于MODWT、MCP变量选择方法和RELM_Adaboost的混合预测模型。该模型由三步构成:第一步,收集特征变量,包括MODWT分解得到的特征变量以及常用的技术指标;第二步,利用MCP惩罚方法从上述特征变量中选取重要的作为输入变量;第三步,利用Mnet惩罚正则化ELM,将RELM视作弱预测器,然后用Adaboost算法生成强预测器进行预测。实证结果显示:第一,经过MCP方法的筛选,最终的输入变量中不仅包含常用技术指标,还有小波分解所得的变量。第二,混合预测模型RELM_Adaboost有良好的泛化误差表现。本文提出的模型在量化交易时代具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 小波分析 变量选择 正则化ELM Adaboost强预测器
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基于单通道ECG信号与INFO-ABCLogitBoost模型的睡眠分期
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作者 朱炳洋 吴建锋 +2 位作者 王柯 王章权 刘半藤 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2547-2555,2585,共10页
为了减少对传统多导睡眠图(PSG)系统的依赖,基于单通道心电图(ECG)信号,设计了一种简单高效的睡眠分析算法.采用最大重叠离散小波变换(MODWT)对原始信号进行多分辨分析,再进一步提取峰值信息;根据峰值位置的一阶偏差,提取多维度的心率... 为了减少对传统多导睡眠图(PSG)系统的依赖,基于单通道心电图(ECG)信号,设计了一种简单高效的睡眠分析算法.采用最大重叠离散小波变换(MODWT)对原始信号进行多分辨分析,再进一步提取峰值信息;根据峰值位置的一阶偏差,提取多维度的心率变异性(HRV)特征.为了进一步筛选与不同睡眠阶段具有强关联性的HRV特征,提出基于ReliefF算法与Gini指数的特征提取方法.在此基础上,采用INFO-ABCLogitBoost方法挖掘HRV与不同睡眠阶段之间的关联性,从而实现睡眠阶段的精细分类.在实际公开数据集上的实验结果表明,所提出的模型在睡眠分期任务中,总体精度为83.67%,准确率为82.59%,Kappa系数为77.94%,F1-Score为82.97%.相比于睡眠分期任务中的常规模型,所提方法展现出更加高效便捷的睡眠质量评估性能,有助于实现家庭或移动医疗场景下的睡眠监测. 展开更多
关键词 睡眠分析 心电图(ECG) 最大重叠离散小波变换(modwt) 心率变异性(HRV) INFO-ABCLogitBoost
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中国股市泡沫与债市泡沫之间的时频联动性研究 被引量:3
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作者 郭文伟 《系统工程》 CSSCI 北大核心 2017年第8期39-49,共11页
首先基于倒向上确界ADF泡沫检验方法(BSADF)来对中国沪、深股市和债券市场2000~2015年的泡沫程度进行动态监测,进而采用极大重叠离散小波变换方法(MODWT)分析股市泡沫与债市泡沫之间的时频联动性。研究结果表明:在整个时期内,沪、深股... 首先基于倒向上确界ADF泡沫检验方法(BSADF)来对中国沪、深股市和债券市场2000~2015年的泡沫程度进行动态监测,进而采用极大重叠离散小波变换方法(MODWT)分析股市泡沫与债市泡沫之间的时频联动性。研究结果表明:在整个时期内,沪、深股市和债券市场均出现了多次泡沫,比较严重的股市泡沫和债市泡沫分别集中在2007年和2008年;短期和长期上,股市泡沫与债市泡沫之间存在正向联动性,说明两者具有相互促进的关系;而中期上,股市泡沫与债市泡沫之间存在负向联动性,具有此消彼长的关系;相比之下,两者在长期上的正向联动性最为显著。 展开更多
关键词 股市泡沫 债市泡沫 时频联动性 BSADF modwt
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