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快速二维经验
模态分解
算法
快速二维经验
模态分解
算法
2021-09-19 14:35:25
512KB
研究论文
1
基于时变滤波器的经验
模态分解
(TVF-EMD):一种用于经验
模态分解
的时变滤波器方法-matlab开发
筛选过程采用时变滤波技术完成。局部截止频率是通过充分利用瞬时幅度和频率信息自适应设计的。 然后采用非均匀 B 样条近似作为时变滤波器。 为了解决间歇性问题,还引入了截止频率重排算法。 为了提高低采样率下的性能,提出了固有模式函数(IMF)的带宽准则。 TVF-EMD 是完全自适应的,适用于线性和非平稳信号的分析。 与EMD相比,所提出的方法能够提高频率分离性能,以及低采样率下的稳定性。 此外,所提出的方法对噪声干扰具有鲁棒性。 TVF-EMD 来自http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165168417301135 要使用此代码,请引用我们的工作:Li、Heng、Zhi Li 和 Wei Mo。“经验模式分解的时变滤波器方法”。 信号处理 138 (2017): 146-158。
2021-09-16 10:12:52
64KB
matlab
1
EMD(经验
模态分解
)去噪相关文献
EMD(经验
模态分解
)去噪相关文献,电子书,很有用处
2021-09-15 10:25:35
3.15MB
EMD(经验模态分解)去噪相关文献
1
行业分类-设备装置-一种采用基于多变量灰色模型的二维经验
模态分解
提取图像特征的方法.zip
行业分类-设备装置-一种采用基于多变量灰色模型的二维经验
模态分解
提取图像特征的方法
2021-09-12 14:01:50
875KB
1
经验
模态分解
在高层建筑GPS变形监测分析中的应用.pdf
经验
模态分解
在高层建筑GPS变形监测分析中的应用.pdf
2021-09-08 09:07:55
2.79MB
GPS
定位系统
系统开发
参考文献
基于EEMD与SVD相结合的弱信号提取方法
提出了基于集合经验
模态分解
(EEMD)和奇异值(SVD)相结合的微弱信号提取方法和高低频部分的判别准则:采用EEMD把信号分解成几部分,将IMF分为高频段与低频段2部分,对2部分分别进行奇异值处理,叠加得到降噪信号,做出其频谱图,得到所需要的有用信号。此方法可以在未知原信号的情况下提取,并且可以提取信噪比为-15 dB的信号。仿真结果和对比分析表明,此方法能更好地提取微弱特征信号。
2021-09-07 22:04:15
855KB
强噪声
微弱信号
集合经验模态分解
奇异值
1
行业分类-设备装置-基于AMD的消除经验
模态分解
中模态混叠方法.zip
行业分类-设备装置-基于AMD的消除经验
模态分解
中模态混叠方法.zip
2021-09-07 21:01:48
574KB
行业分类-设备装置-基于AMD的
emd(经验
模态分解
C语言实现).rar
emd的C代码实现,欢迎下载
2021-09-07 19:05:50
31KB
emd
信号处理
1
行业文档-设计装置-基于经验
模态分解
的结构损伤预警方法.zip
行业文档-设计装置-基于经验
模态分解
的结构损伤预警方法.zip
2021-09-06 22:05:43
236KB
行业文档-设计装置-基于经验模态
行业文档-设计装置-一种基于经验
模态分解
的配电网故障选线方法.zip
行业文档-设计装置-一种基于经验
模态分解
的配电网故障选线方法.zip
2021-09-01 17:02:01
225KB
行业文档-设计装置-一种基于经验
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