基于多元经验模态分解互近似熵及GG聚类的轴承故障诊断.pdf

在复数域中经验模态分解matlab程序源代码

内部包含EMD/EEMD/CEEMDAN/VMD的matlab程序代码，可以用于进行信号的经验模态分解

EEMD-LSTM-DO-prediction EEMD(集合经验模态分解)、LSTM(长短时记忆网络)、time series prediction(时间序列预测)、DO（dissolved oxygen,溶解氧） 本文提出了一种改进后的 LSTM 模型，即 EEMD-LSTM 模型。该方法在获取原始 溶解氧时间序列后并预处理后，经过 EEMD 分解为若干子序列，并对其分别建立 LSTM 预测模型，叠加个各个模型的预测结果即可获取最终的预测结果。在获取江苏无锡长江 水质实时监测站溶解氧数据后展开实验，选取原始 LSTM 模型、改进后的 BP 模型、原 始 BP 模型作为对比，实验表明，EEMD-LSTM 模型具有最小的预测误差，更好的模拟 溶解氧时间序列的走势，具有最好的预测效果。 This paper presents an improved LSTM model, the EEMD-

针对滚动轴承故障诊断提出了EMD阈值降噪法。通过振动传感器获得的轴承振动信号,利用经验模态方法将信号分解为多个IMF分量。因振动信号中含有的噪声主要表现在高频段,所以对IMF分量中的高频分量进行小波阈值降噪,并与IMF分量中低频分量进行重构,实现了振动信号的降噪,有利于轴承故障的判断。

经验模态分解 eemd 好用

EMD程序，希尔伯特变换，傅里叶分析都在里面，根据用户需求改变输入可用，在测试m文件里面就是用户需要的输入了，可以改变里面x的值，也就是信号输入量，通过各个函数的调用，原始信号的经验模态分解，本征模态函数进行频谱分析与希尔伯特谱的获取。

EMD 经验模态分解 代码 函数比较全面

总体经验模态分解，相比于经验模态分解EMD有更高的速度，更快的效果

在如今信息高速发达的时代,信号处理成为热点领域。文中分别介绍了小波分解(Wavelet Decomposition)、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)信号处理方法的发展和理论,再分别利用这两种方法对仿真信号进行降噪。对于降噪效果,采用信噪比和均方差评价指标来分析比较各方法的优劣。