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iceemdan_改进自适应噪声完备集合
经验模式分解
iceemdan/emd/基于改进自适应噪声完备集合
经验模式分解
2023-01-03 16:49:41
4KB
matlab
iceemdan
1
基于
经验模式分解
的超声信号去噪算法
针对煤矿机械关键零部件超声检测时受到煤矿现场非线性、非平稳噪声干扰的问题,研究了超声信号的自适应去噪方法,将超声信号分解成独立的IMF分量,并得到各IMF分量的频谱,选择与探头中心频率相近的各IMF进行重构,提高了信噪比。
2022-11-08 18:09:41
165KB
行业研究
1
论文研究-基于EMD的时标特征提取方法及其在短期电力负荷预测中的应用.pdf
为凸显负荷波动的随机性、周期性和相关趋势,通过探求负荷变化机理显著提升预测精度,提出了一种基于EMD的负荷波动机理研究方法。首先对负荷进行EMD分解,得到随机、周期和趋势分量;然后分析各分量的变化规律与候选影响因素的关联关系,推导负荷变化机理,提取时标特征值;最后进行特征的去冗余。该方法创新点是能提取出特征值的时标特性。以广东省负荷数据集作为预测案例研究,对比实验研究结果表明了所提方法的有效性。
2022-10-30 18:30:18
1.18MB
时标特性
特征提取
经验模式分解
短期负荷预测
1
基于EEMD的故障微弱信号特征提取研究
总体平均
经验模式分解
(EEMD)方法是一种先进的时频分析方法,非常适合于对非平稳故障微弱信号的分析处理。文中介绍了EEMD方法的原理与算法实现步骤,重点分析了EEMD方法避免模式混淆的机理。利用EEMD方法对齿轮箱振动信号进行分析,成功提取了小齿轮磨损故障特征,验证了EEMD方法在故障微弱信号特征提取的有效性。
2022-10-30 15:54:33
1.07MB
总体平均经验模式分解
微弱信号
特征提取
磨损故障
1
EMD.rar_EMD_EMD分解算法_emd算法_
经验模式分解
信号分解领域常用算法,
经验模式分解
算法,亲测好用
2022-09-22 13:00:22
7KB
emd
emd分解算法
emd算法
经验模式分解
hilbert-huang transform(HHT):一维信号的HHT变换。 包含
经验模式分解
(EMD) 程序。-matlab开发
一维信号的 HHT 变换。 包含
经验模式分解
(EMD) 程序。 主要功能是HHT_Ver02.m。 例子clc; 清除; 关闭所有 Ts = 0.0005; Fs = 1 / Ts; N = 600; k = 0:N-1; t = k .* Ts; t = t'; sig(1:300,1) = 6 * sin(100 .* pi .* t(1:300))+0.1; sig(301:600,1) = 6 * sin(100 .* pi .* t(301:600)) + 1.5 * sin(300 .* pi .* t(301:600))+0.1; HHT_Ver02(t, sig, Fs);
2022-04-09 20:25:04
5KB
matlab
1
基于
经验模式分解
的盲音频水印
基于
经验模式分解
的盲音频水印
2022-03-25 15:53:45
1.17MB
Common
signal
processing;Copyright
protections;Digital
1
论文研究 - 基于EMD和BP_AdaBoost神经网络的油价预测
本文采用
经验模式分解
(EMD)和BP_AdaBoost神经网络对油价进行建模。 基于这两种方法的优势,我们通过使用它们来预测油价。 在一定程度上有效地提高了短期价格预测的准确性。 将该模型的预测结果与ARIMA模型,BP神经网络和EMD-BP组合模型的结果进行比较。 实验结果表明,EMD和BP_AdaBoost模型的均方根误差(RMSE),平均绝对误差(MAE),平均绝对百分比误差(MAPE)和Theil不等式(U)均低于其他模型,并且组合模型具有更好的预测精度。
2022-03-09 23:48:27
815KB
经验模式分解(EMD)
BP_AdaBoost模型
油价
1
论文研究-基于
经验模式分解
的自适应去噪算法.pdf
基于加性高斯白噪声在
经验模式分解
算法(Empirical Mode Decomposition,EMD)下的统计特性,提出了一种基于EMD的去噪算法。通过数值仿真,比较了提出的算法与小波域阈值去噪的性能。仿真结果表明,该算法与小波域阈值去噪的效果相似,而不用选择小波基,是一种自适应的去噪算法。
2022-03-07 17:04:20
1.11MB
论文研究
1
emd代码matlab-EMD:
经验模式分解
Matlab仿真EMD
经验模式分解
在python中的实现 结果 航空公司乘客数据集时间序列上的示例输出 原始功能: IMF-1 IMF-2 残渣 依存关系: numpy scipy pandas 随时提出更改建议。 学分:
2022-02-25 15:51:29
71KB
系统开源
1
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