matlab程序，基于bayesshrink visuShink阈值的小波去噪方法代码亲测可用

基于波形特征匹配延拓的EMD改进方法及其应用研究，吴宝，，基于（Empirical Mode Decomposition, EMD）的时频分析方法是一种新型时频分析方法，能够有效地实现对非线性、非平稳信号的分析及特征提取。

针对现有带式输送机托辊故障检测方法采用接触式测量、不便于安装操作、不适合于井下大范围故障检测等问题，提出了一种基于小波去噪和BP-RBF神经网络的托辊故障检测方法。采集托辊运行时的音频信号，采用结合了软阈值法和硬阈值法的折中法对音频信号进行小波去噪处理；将每一层小波分解信号的能量和作为该层的特征值，通过处理系数对低频部分的特征值进行转换，以减小其在总能量中的占比，使故障特征更加明显；将提取的特征向量输入BP-RBF神经网络模型中进行故障检测。测试结果表明，对于正常托辊信号、托辊表面存在裂痕、托辊表面磨损3种情况，该方法的故障识别率达到96.7%。与传统的频谱分析诊断技术相比，该方法所需的工作量更少、准确率更高；相较于基于温度检测等的故障检测技术，该方法采用非接触安装方式，安装更方便，检测范围更大，具有良好的应用前景。

针对短时傅立叶变换时频分辨率不能同时很高,小波变换运算时间偏长,抗噪性差,Wigner-Ville变换及其改进方法受交叉项影响等问题,提出了一种基于希尔伯特-黄(HHT,Hilbert-Huang Transformation)算法的跳频信号参数估计.该方法的分解是自适应的,计算出的瞬时频率有很高的时间分辨率和较高频率分辨率.对于HHT算法中出现的虚假分量和端点效应问题,通过互相关方法来消除虚假分量,镜像闭合延拓方法去除端点效应.仿真结果表明该方法能很好解决上述两个问题.

本文讲述了开关电路电磁骚扰（EMD）的产生及传播途经，重点介绍抑制开关电路电磁骚扰的措施和方法，包括选择合适的开关电源电路拓扑及工作频率、选择合适的电路元器件、增加无源缓冲电路、一次整流电路中加功率因数校正(PFC）网络、增加滤波网络、接地等，这些措施和方法能明显减小开关电路的骚扰。

提出了一种基于小波域阈值降噪和改进Hilbert-Huang变换的滚动轴承的振动信号分析方法。利用小波域阈值消噪的方法对振动信号进行降噪,采用基于包络极值延拓和相关系数法的HHT方法得到信号的Hilbert谱和Hilbert边际谱,根据谱图幅值特性判断轴承的状态。该方法能够有效地提取信号特征,具有良好的诊断效果。

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探讨了基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的提升机刚性罐道故障诊断方法。首先利用EMD对采集的振动信号进行分解以获得内蕴模态函数(IMF),并结合小波降噪对其高频分量进行降噪。然后,提取降噪后IMF分量中的典型信息作为故障特征向量,使用SVM进行故障模式识别。

EEMD分解 分析imf方差比，平均周期和Pearson相关系数 根据重构算法将分解得出的IMF进行高低频的区分 计算高低频分量和趋势项与原价格序列的相关系数与方差比

国际碳金融市场价格预测是制定碳金融市场政策和提高风险管理能力的基础。近年来国际碳市场价格呈现出非平稳、非线性等不规律特性，传统应用于社会经济时间序列的统计模型已经越来越难以满足日渐复杂的社会经济系统的需要。基于此本文建立了基于经验模态分解(EMD)-粒子群算法(PSO)-支持向量机(SVM)的国际碳金融市场价格误差校正预测模型。数据选取2008年3月-2013年9月ICE碳排放期货交易所的CER期货(DEC12)和EUA期货(DEC12)的日交易结算价格作为考察样本进行仿真验证。结果显示：①引入EMD方法