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基于EMD-SSA的单差半天球建模方法及其在大坝形变监测中的应用
1
作者 陈洪春 段玉昌 +4 位作者 洪磊 程祺 刘太宗 何秀凤 贾东振 《工程勘察》 2026年第4期90-98,共9页
多路径误差是利用北斗卫星导航系统(BeiDou Satellite Navigation System,BDS)进行大坝形变监测中不可忽视的一种误差,严重影响BDS监测精度。单差半天球方法作为一种有效方式能够削弱多路径效应影响,但目前大多通过模拟遮挡环境验证其... 多路径误差是利用北斗卫星导航系统(BeiDou Satellite Navigation System,BDS)进行大坝形变监测中不可忽视的一种误差,严重影响BDS监测精度。单差半天球方法作为一种有效方式能够削弱多路径效应影响,但目前大多通过模拟遮挡环境验证其有效性,缺少实际工程应用对方法的试验验证,并且在单差半天球建模之前,精化多路径误差提取也有助于提升多路径误差削弱效果。因此,本文利用水库大坝的BDS观测数据,采用EMD-SSA联合滤波方法提取多路径误差值,然后根据多路径误差的空间重复性按照高度角、方位角建立单差半天球模型,消除变形监测中的多路径误差,提升利用BDS进行形变监测的精度。试验结果表明,采用基于EMD-SSA的单差半天球建模方法修正多路径误差后,东方向、北方向、高程方向定位精度分别提升了16.72%、17.70%、19.29%。 展开更多
关键词 北斗卫星导航系统 emd-SSA联合滤波 单差半天球 变形监测 多路径误差
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基于EMD-LSTM的唐山滦河地表径流预测研究
2
作者 佟婧芬 《水利科学与寒区工程》 2026年第1期83-86,共4页
本文采用经验模态分解(EMD)算法对滦河1958—2023年地表径流深数据进行分解,提取出多层次的动态特征。基于分解结果,结合长短期记忆网络(LSTM)模型进行径流深预测。结果表明,EMD-LSTM模型在训练集和验证集的R^(2)分别为0.93和0.88,展示... 本文采用经验模态分解(EMD)算法对滦河1958—2023年地表径流深数据进行分解,提取出多层次的动态特征。基于分解结果,结合长短期记忆网络(LSTM)模型进行径流深预测。结果表明,EMD-LSTM模型在训练集和验证集的R^(2)分别为0.93和0.88,展示了良好的预测性能。预测显示,滦河2024—2026年地表径流深在夏季和初秋显著增加。本研究为区域水资源管理和防洪预警提供了科学依据。 展开更多
关键词 emd LSTM 地表径流深 预测 滦河
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基于EMD与改进小波阈值法的传感器信号降噪模型
3
作者 单佳杰 夏长权 《传感器与微系统》 北大核心 2026年第3期134-139,共6页
针对传感器在工作过程中易受内外部影响产生噪声的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)与小波阈值法的信号降噪模型。首先,对信号进行EMD得到若干本征模态函数(IMF);其次,利用方差比区分噪声分量和信号分量,将不同分量进行数据平滑处... 针对传感器在工作过程中易受内外部影响产生噪声的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)与小波阈值法的信号降噪模型。首先,对信号进行EMD得到若干本征模态函数(IMF);其次,利用方差比区分噪声分量和信号分量,将不同分量进行数据平滑处理并重构;最后,将重构信号使用改进小波阈值法进行降噪处理。仿真实验中,该模型的信噪比(SNR)为29.888,均方根误差(RMSE)为0.119,优于其他对比算法。气体传感器实际测试结果表明:该模型可以有效降低高频噪声,降噪效果优于其他对比算法。 展开更多
关键词 经验模态分解 本征模函数 小波阈值法
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基于EMD-KPCA-BiLSTM的光伏功率预测研究
4
作者 王华 张超 袁思远 《自动化应用》 2026年第5期160-162,166,共4页
为提升光伏功率预测的精准度,增强电网运行的可靠性,提出了一种基于EMD-KPCA-BiLSTM的光伏功率预测模型。该模型首先通过皮尔逊系数准则筛选出合适的输入变量,随后利用经验模态分解(EMD)对原始光伏信号进行数据预处理,再通过核主成分分... 为提升光伏功率预测的精准度,增强电网运行的可靠性,提出了一种基于EMD-KPCA-BiLSTM的光伏功率预测模型。该模型首先通过皮尔逊系数准则筛选出合适的输入变量,随后利用经验模态分解(EMD)对原始光伏信号进行数据预处理,再通过核主成分分析(KPCA)提取关键分量并降低输入数据的维度。最终,利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)对特征序列进行时序建模,以实现光伏功率的预测。通过光伏电站数据的仿真实验验证,该模型在光伏系统输出功率的预测精度上表现优于其他对比模型。 展开更多
关键词 光伏功率 预测 皮尔逊系数 核主成分分析 经验模态分解
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基于EMD最优匹配的分层联邦学习算法 被引量：2
5
作者 吴小红 李佩 +1 位作者 顾永跟 陶杰 《计算机工程》 北大核心 2025年第2期170-178,共9页
联邦学习允许多个客户端在不共享私有数据的情况下协同训练高性能的全局模型。在跨组织场景的水平联邦学习环境下,客户端本地数据分布中的统计异质性将降低全局模型的性能。为提升联邦学习的全局模型性能,同时避免牺牲客户端隐私和增加... 联邦学习允许多个客户端在不共享私有数据的情况下协同训练高性能的全局模型。在跨组织场景的水平联邦学习环境下,客户端本地数据分布中的统计异质性将降低全局模型的性能。为提升联邦学习的全局模型性能,同时避免牺牲客户端隐私和增加计算成本,提出一种新的混合联邦学习算法FedAvg-Match,其基本思路是通过改进联邦学习算法提升客户端的模型质量。该算法面向以不平衡标签分布为特征的数据异构性,在分层联邦学习框架下设计客户端分组聚合算法来减轻客户端数据异构性对模型性能的影响。针对客户端优化分组问题,设计一种基于动态规划的客户端匹配算法DP-ClientMatch,根据客户端的数据分布距离EMD得到最优的客户端分组匹配。在MNIST、Fashion-MNIST和CIFAR-103个数据集上的实验结果表明,与其他联邦学习算法相比,在高度统计异质性的联邦学习场景下,FedAvg-Match算法使全局模型测试精度最少可提高10百分点,可以显著提高联邦学习全局模型在图像分类任务上的性能。 展开更多
关键词 联邦学习 非独立同分布数据 最优匹配 emd最优匹配 模型质量
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改进CEEMD-WPT的裂纹声发射信号降噪方法 被引量：2
6
作者 张润锋 赵永峰 +1 位作者 陈江义 沈鹏 《应用声学》 北大核心 2025年第1期128-139,共12页
针对裂纹声发射信号的降噪问题,该文提出了结合互补集合经验模态分解(CEEMD)与小波包变换(WPT)的CEEMD-WPT降噪方法。首先,此方法将传统CEEMD中使用的单一经验模态分解(EMD)改进为降噪效果更稳定的WPT-EMD;其次,分解后对其本征模态函数... 针对裂纹声发射信号的降噪问题,该文提出了结合互补集合经验模态分解(CEEMD)与小波包变换(WPT)的CEEMD-WPT降噪方法。首先,此方法将传统CEEMD中使用的单一经验模态分解(EMD)改进为降噪效果更稳定的WPT-EMD;其次,分解后对其本征模态函数进行了相关系数阈值判断,对低相关分量再次进行WPT处理。除此之外,为了解决难以量化真实信号降噪效果的问题,文中设计了新的量化指标“信号主区间系数”,并用仿真实验验证了该参数的可靠性。该文最后对公开数据集和裂纹实验信号进行了降噪实验,结果表明相较于传统CEEMD和小波阈值,CEEMD-WPT有着更好的降噪效果;并且CEEMD-WPT降噪统计方差小于CEEMD一个数量级,具有更强的稳定性。 展开更多
关键词 裂纹声发射信号 CEemd-WPT WPT-emd 信号主区间系数 降噪稳定性
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应用二维经验模分解(2D-EMD)-主成分分析(PCA)组合模型定量圈定与评价胶东金与关键金属找矿靶区 被引量：2
7
作者 陈永清 郑澳月 +2 位作者 费金娜 赵婕 赵鹏大 《地学前缘》 北大核心 2025年第1期266-282,共17页
近年来,随着制造业和全球经济发展,全球对矿产资源的需求量大幅上升,迫切需要研究和开发新方法来勘探未发现矿产资源。然而,多阶段的成矿作用使成矿元素在地质单元内的分布呈现出复杂的叠加特征,而且大多数矿产常常伴生多种元素。本研... 近年来,随着制造业和全球经济发展,全球对矿产资源的需求量大幅上升,迫切需要研究和开发新方法来勘探未发现矿产资源。然而,多阶段的成矿作用使成矿元素在地质单元内的分布呈现出复杂的叠加特征,而且大多数矿产常常伴生多种元素。本研究将二维经验模分解(2D-EMD)与主成分分析(PCA)相结合,基于胶东金多金属矿集区水系沉积物地球化学数据,提取局部和区域多元素组合异常分量,从多阶段成矿过程产生的复杂叠加异常中识别找矿靶区。研究结果表明:(1)通过PCA建立了Au-Ag-Cd和Be-La-Mo-Nb-Th-U-Y两种多元素组合;(2)应用2D-EMD从主成分得分分别识别多元素成矿组合局部和区域异常分量;(3)局部异常分量可用于识别Au-Ag-Cd和Be-La-Mo-Nb-Th-U-Y找矿靶区,区域异常分量可识别高背景带。结合局部异常分量和花岗岩的空间分布,推断Au-Ag-Cd矿化与玲珑花岗岩和郭家岭花岗闪长岩侵入有关,Be-La-Mo-Nb-Th-U-Y矿化与郭家岭花岗闪长岩侵入体和伟德山二长岩侵入体侵入有关,郭家岭花岗闪长岩岩体具有贵金属和关键金属双重成矿特征。 展开更多
关键词 2D-emd PCA 多元素组合异常分量 胶东金多金属矿集区
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基于EMD-KPCA-LSTM模型的柱上断路器状态诊断
8
作者 潘伟杰 曹俊杰 +2 位作者 何鋐博 李鑫 张裕润 《电力与能源》 2026年第1期56-60,共5页
针对柱上断路器在复杂运行环境中故障率偏高,且传统诊断方法效率低、误报率高的突出问题,提出了一种融合经验模态分解(EMD)、核主成分分析(KPCA)与长短期记忆网络(LSTM)的智能故障诊断模型(EMD-KPCA-LSTM)。该方法首先采用EMD对监测信... 针对柱上断路器在复杂运行环境中故障率偏高,且传统诊断方法效率低、误报率高的突出问题,提出了一种融合经验模态分解(EMD)、核主成分分析(KPCA)与长短期记忆网络(LSTM)的智能故障诊断模型(EMD-KPCA-LSTM)。该方法首先采用EMD对监测信号进行自适应分解,获取多个不同时间尺度的固有模态函数(IMF)分量;随后通过KPCA对高维特征实施非线性降维,提取判别能力最优的低维特征子集;最后借助LSTM构建时序依赖模型,实现故障类型的精准分类。试验结果表明,所提出的EMD-KPCA-LSTM模型在柱上断路器多状态诊断中的准确率达到95.8%,该模型显著提升了状态识别的准确性与可靠性,为配电网设备的智能运维提供了一种有效的技术路径。 展开更多
关键词 柱上断路器 状态诊断 经验模态分解 核主成分分析 长短期记忆网络
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基于EMD和FFT的自适应X射线脉冲星信号降噪方法 被引量：1
9
作者 王璐 张爽 《电波科学学报》 北大核心 2025年第2期381-394,共14页
X射线脉冲星导航是一种具有发展潜力的深空探测技术,其导航精度主要受X射线脉冲信号到达时间精度影响;X射线脉冲星信号降噪技术有望为X射线脉冲星导航提供良好的信号支撑。在有效抑制噪声的基础上,如何最大限度保留X射线脉冲星信号细节... X射线脉冲星导航是一种具有发展潜力的深空探测技术,其导航精度主要受X射线脉冲信号到达时间精度影响;X射线脉冲星信号降噪技术有望为X射线脉冲星导航提供良好的信号支撑。在有效抑制噪声的基础上,如何最大限度保留X射线脉冲星信号细节信息,一直是X射线脉冲星信号降噪处理中的难点。在经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)阈值降噪中,混叠内蕴模态分量的个数、阈值函数和阈值是影响降噪效果的三个主要因素。本文利用快速傅里叶变换对混叠内蕴模态分量进行分析,据其频域稀疏度筛选出含噪声的高频混叠内蕴模态分量;针对阈值函数和阈值的选择问题,提出了利用复合评价指标选择出阈值函数和阈值估计方法的最优组合,并通过数值仿真验证了该方法的有效性。仿真和测试结果表明本文方法在脉冲星导航方面可能具有应用前景。 展开更多
关键词 脉冲星 经验模态分解(emd) 快速傅里叶变换(FFT) 复合评价指标(CEI) 信号降噪
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基于ICEEMD的地震信号去噪 被引量：14
10
作者 杨凯 《工程地球物理学报》 2017年第6期648-657,共10页
ICEEMD是CEEMD的一种最新扩展,其有效解决了CEEMD在信号分解过程中产生的诸多问题,如分解模态中的残留噪声和模态混叠。基于ICEEMD提出一种新的地震信号去噪方法,含噪信号经过ICEEMD分解之后,有效信号集中在更少的模态中,通过重构信号... ICEEMD是CEEMD的一种最新扩展,其有效解决了CEEMD在信号分解过程中产生的诸多问题,如分解模态中的残留噪声和模态混叠。基于ICEEMD提出一种新的地震信号去噪方法,含噪信号经过ICEEMD分解之后,有效信号集中在更少的模态中,通过重构信号固有的模态可以有效实现地震信号去噪。合成信号例子阐明了ICEEMD去噪方法的效果,并与传统的基于CEEMD的去噪方法进行了对比。实际数据处理结果进一步验证了文中提出方法的优势,即在有效压制随机噪声提高地震资料信噪比的同时,能够最大程度地保护有效信号。 展开更多
关键词 emd Eemd CEemd ICEemd 随机噪声
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改进EMD的断路器机械振动信号去噪处理方法
11
作者 周光祥 李鹏 王宽田 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第9期368-373,共6页
为有效诊断断路器故障,保障机械安全稳定运行,提出了基于改进EMD的断路器机械振动信号去噪方法。使用基于ARM与FPGA的机械振动信号采集技术,获取断路器机械振动信号。利用EMD算法,将采集到的断路器机械振动信号分解为各个尺度的机械振... 为有效诊断断路器故障,保障机械安全稳定运行,提出了基于改进EMD的断路器机械振动信号去噪方法。使用基于ARM与FPGA的机械振动信号采集技术,获取断路器机械振动信号。利用EMD算法,将采集到的断路器机械振动信号分解为各个尺度的机械振动信号IMF分量与趋势项。对EMD噪声去除方法加以改进,应用交叉证认方法,获取机械振动信号IMF分量中的噪声和信号的主导分量。求解各分量阈值,并应用小波阈值方法去除机械振动信号中的噪声主导分量,获取有用振动信息。经各分量重构处理后,得到去除噪声的断路器机械振动信号。实验结果表明,该方法的断路器机械振动信号去噪效果较好,能够有效提高断路器机械故障诊断的准确性。 展开更多
关键词 FPGA技术 ARM技术 改进emd算法 断路器 机械振动信号 信号去噪
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基于EMD和时频分析的遥测振动信号降噪方法
12
作者 李振兴 李冬 刘建男 《兵工自动化》 北大核心 2025年第10期35-39,55,共6页
针对飞行器试验遥测振动信号频率内容丰富降噪困难问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和时频分析的遥测振动信号降噪方法。将带噪信号利用EMD进行多尺度分解,得到不同尺度的本征模态分量(intrinsic mode ... 针对飞行器试验遥测振动信号频率内容丰富降噪困难问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和时频分析的遥测振动信号降噪方法。将带噪信号利用EMD进行多尺度分解,得到不同尺度的本征模态分量(intrinsic mode function,IMF),利用短时傅里叶变换(short time Fourier transform,STFT)得到对应的时频表示,并根据时频能量分布设定滤波阈值,在时频域进行滤波处理。将滤波后的时频表示进行STFT逆变换,并累加求和得到降噪后信号。该方法具有更好的噪声抑制能力,并且保护信号中细节信息不受损失。计算机仿真和实测数据处理结果表明:与EMD降噪、小波降噪相比,该方法仿真条件下信噪比提高约2.8和2.4 dB,在实测信号中信噪比提高约14.3和10.1 dB,证明该方法在遥测振动信号预处理中具有实际应用价值。 展开更多
关键词 遥测 振动信号 emd 时频分析 降噪
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基于EMD-SSA-LSTM组合模型的边坡变形位移时间序列预测
13
作者 王洪德 朱俊霖 《大连交通大学学报》 2025年第3期94-100,共7页
为了更精确地预测边坡变形,保证邻近深基坑开挖施工的安全,提出一种组合经验模态分解(EMD)、麻雀搜索算法(SSA)和长短时记忆神经网络(LSTM)的边坡变形位移时间序列预测模型。首先利用EMD对边坡变形位移时间序列进行分解,得到反映边坡变... 为了更精确地预测边坡变形,保证邻近深基坑开挖施工的安全,提出一种组合经验模态分解(EMD)、麻雀搜索算法(SSA)和长短时记忆神经网络(LSTM)的边坡变形位移时间序列预测模型。首先利用EMD对边坡变形位移时间序列进行分解,得到反映边坡变形特征的4个本征模态分量(IMF)和1个残差分量(Res);然后采用SSA对LSTM的超参数进行寻优,将各IMF及Res分量输入LSTM模型进行预测,将各个分量的预测结果等权加和得到最终的预测结果。以大连市某深基坑工程为例,利用EMD-SSA-LSTM组合模型对边坡变形位移时间序列进行预测,结果表明,经过EMD分解、剔除高频噪声IMF_(1)分量后的组合预测模型对边坡变形位移的预测精度高于未剔除的预测模型。 展开更多
关键词 边坡变形 emd LSTM 时间序列预测
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改进的EEMD算法及其应用研究 被引量：234
14
作者 郑近德 程军圣 杨宇 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第21期21-26,46,共7页
总体平均经验模态分解(Ensemble EMD,EEMD)虽然能够在一定程度上抑制模态混淆,但计算量较大,添加的白噪声不能被完全中和,不具有完备性。补充的EEMD(Complementary EEMD,CEEMD)成对地添加符号相反的白噪声到目标信号,大大减小了重构误... 总体平均经验模态分解(Ensemble EMD,EEMD)虽然能够在一定程度上抑制模态混淆,但计算量较大,添加的白噪声不能被完全中和,不具有完备性。补充的EEMD(Complementary EEMD,CEEMD)成对地添加符号相反的白噪声到目标信号,大大减小了重构误差。结合CEEMD和基于排列熵的信号随机性检测,提出了改进的EEMD方法(Modified EEMD,MEEMD),MEEMD方法在检测出CEEMD分解的异常分量之后,直接进行EMD分解;MEEMD不仅能够抑制EMD分解过程中的模态混淆,而且减小了计算量,缩小了重构误差。通过分析仿真信号和实测信号,结果表明,MEEMD方法有很好的分解效果,对模态混淆有一定的抑制作用。 展开更多
关键词 emd 模式混淆 CEemd 排列熵 MEemd
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基于改进EMD-小波包的水声通信信号降噪方法
15
作者 龙红梅 刘茜 +1 位作者 刘园 胡延伟 《长江信息通信》 2025年第4期179-181,共3页
在水声通信信号降噪中,水声信号频率成分复杂且动态变化,难以精确地去噪。为此,提出基于改进EMD-小波包的水声通信信号降噪方法。采集水声通信信号,利用改进后的EMD技术对噪声信号进行分解,获得IMF分量;应用小波包变换对每个IMF分量进... 在水声通信信号降噪中,水声信号频率成分复杂且动态变化,难以精确地去噪。为此,提出基于改进EMD-小波包的水声通信信号降噪方法。采集水声通信信号,利用改进后的EMD技术对噪声信号进行分解,获得IMF分量;应用小波包变换对每个IMF分量进行降噪处理,针对性地去除IMF分量的噪声。最后,通过重构处理后的信号分量,输出降噪后的水声通信信号。结果表明,该降噪方法能够有效提升信噪比,提升信号降噪效果。 展开更多
关键词 改进emd-小波包 水声通信信号 水声通信信号降噪 改进emd 小波包降噪
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CEEMD-FFT在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：16
16
作者 陆森林 王龙 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2015年第1期75-78,共4页
针对经验模态分解(EMD)在非线性非平稳信号处理中存在模态混叠问题,虽然总体平均经验模态分解(EEMD)能在一定程度上抑制模态混叠问题,但是添加的白噪声不能完全被中和.因此利用补充的总体平均经验模态分解(CEEMD)对降噪监测信号进行分解... 针对经验模态分解(EMD)在非线性非平稳信号处理中存在模态混叠问题,虽然总体平均经验模态分解(EEMD)能在一定程度上抑制模态混叠问题,但是添加的白噪声不能完全被中和.因此利用补充的总体平均经验模态分解(CEEMD)对降噪监测信号进行分解,减少重构误差,提取最佳的IMF分量,然后对IMF分量进行FFT变换,实现对滚动轴承的故障诊断.通过对实验采集的滚动轴承的振动信号进行分析,证明了该方法的优越性,有一定的使用价值. 展开更多
关键词 滚动轴承 emd Eemd CEemd分解 故障诊断
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基于CEEMD的GPS信号去噪 被引量：6
17
作者 郭翔 鲁铁定 《测绘与空间地理信息》 2015年第11期37-40,共4页
GPS信号在发送过程中会受到多种误差源的影响,例如星历误差、卫星钟差、电离层对流层延迟、接收机钟差等。这些误差附加在GPS信号上使其与真实信号产生一定偏差,也使GPS信号最终的应用结果产生一定程度上的偏差,这对于科研与日常使用是... GPS信号在发送过程中会受到多种误差源的影响,例如星历误差、卫星钟差、电离层对流层延迟、接收机钟差等。这些误差附加在GPS信号上使其与真实信号产生一定偏差,也使GPS信号最终的应用结果产生一定程度上的偏差,这对于科研与日常使用是非常不利的,所以对GPS信号进行去噪处理是十分必要的。互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)为近几年出现的新的数据处理方法。它由集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)改进而来,不仅保留了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)在处理非平稳信号方面的优点,又完善了EMD的模态混叠问题,且计算结果表明CEEMD去噪效果优于EMD和EEMD。 展开更多
关键词 GPS信号去噪 emd Eemd CEemd
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基于改进EMD的爆破振动信号降噪方法研究 被引量：6
18
作者 闫鹏 张云鹏 +1 位作者 周倩倩 杨曦 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期212-220,共9页
针对经验模态分解(EMD)算法存在端点效应和降噪效果不佳的问题,依据延拓—分解—聚类—降噪—重构思想,提出了改进EMD的爆破振动信号降噪方法。该方法联合了综合相似指数同时兼顾延拓信号的形状和幅值相似性的特点、K-means算法的聚类... 针对经验模态分解(EMD)算法存在端点效应和降噪效果不佳的问题,依据延拓—分解—聚类—降噪—重构思想,提出了改进EMD的爆破振动信号降噪方法。该方法联合了综合相似指数同时兼顾延拓信号的形状和幅值相似性的特点、K-means算法的聚类特性以及小波包的降噪优势,不仅可以有效抑制端点效应,也具有良好的降噪效果。研究结果表明:在仿真信号端点效应抑制试验中,与多项式拟合和边界局部特征延拓方法相比,改进EMD方法的能量误差和均方误差最小。在实测爆破振动信号降噪中,与EMD和变分模态分解(VMD)方法相比,改进EMD方法的信噪比(20.94 dB)最大,均方根误差(0.0031)最小。改进EMD方法不仅可以较好保存中低频(0~200 Hz)信号能量,对200 Hz以上高频噪声也具有良好滤除效果。 展开更多
关键词 经验模态分解(emd) 爆破振动信号 端点效应 K-MEANS算法 小波包 降噪
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基于优化的EMD-LSTM的土石坝沉降预测模型研究
19
作者 李宗淇 姚成林 赵文波 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第S1期272-281,共10页
针对土石坝沉降预测模型中回归模型易受多重共线性影响,神经网络模型存在过拟合、局部极值陷阱以及超参数难以确定等问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和长短期记忆神经网络(LSTM)的优化模型。首先,通过EMD对全球导航卫星系统(GNSS... 针对土石坝沉降预测模型中回归模型易受多重共线性影响,神经网络模型存在过拟合、局部极值陷阱以及超参数难以确定等问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和长短期记忆神经网络(LSTM)的优化模型。首先,通过EMD对全球导航卫星系统(GNSS)测点的时间序列数据进行多尺度分解,提取趋势和周期成分。然后,利用主成分分析(PCA)筛选关键影响因子,减少数据维度,提高模型的泛化能力。最后,采用LSTM构建时间序列模型,并通过鲸鱼优化算法(WOA)优化LSTM的超参数,以提升模型的预测精度和收敛速度。实验结果表明,该模型在土石坝沉降预测中具有显著的优势,均方误差(MSE)为7.070 1,平均绝对误差(MAE)为1.885 9,拟合优度(R2)为99.83%。与传统方法相比,该模型在降噪、特征捕捉和超参数优化等方面均有明显提升,可为土石坝沉降提供可靠的预测方案。 展开更多
关键词 土石坝 沉降预测 模型 经验模态分解(emd) 长短期记忆神经网络(LSTM)
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基于EMD-WVD时频图和NRBO-SVM的滚动轴承故障诊断 被引量：2
20
作者 陈浩楠 李颖 +2 位作者 巴鹏 吴博 马小英 《失效分析与预防》 2025年第1期18-24,共7页
针对具有非平稳、非线性特性的滚动轴承振动信号采用传统时频分析方法难以捕捉其振动信号动态变化规律、无法准确描述故障特征的问题,提出基于EMD-WVD时频图和NRBO-SVM的滚动轴承故障诊断方法。首先,将滚动轴承振动信号通过经验模态分解... 针对具有非平稳、非线性特性的滚动轴承振动信号采用传统时频分析方法难以捕捉其振动信号动态变化规律、无法准确描述故障特征的问题,提出基于EMD-WVD时频图和NRBO-SVM的滚动轴承故障诊断方法。首先,将滚动轴承振动信号通过经验模态分解(EMD)方法进行分解,得到多个不同频率的固有模态函数(IMF)分量以适应信号的非平稳性。然后,对于前几个高频IMF分量分别通过Wigner-Ville分布(WVD)进行时频分析,得到多尺度时频图像,以高分辨率揭示信号的非线性特征。接着,通过局部二进制(LBP)特征提取,增强了对非线性特征的识别能力。最后,带入经牛顿−拉夫逊优化算法(NRBO)优化的支持向量机(SVM)进行故障特征分类。结果表明,该方法将滚动轴承故障诊断的准确率从83.33%提升至96.66%,分类处理时间从78 s减少至53 s。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 emd-WVD 时频分析 特征提取 NRBO-SVM
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