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ICEEMDAN(改进的自适应噪声完备集合经验模态分解) ICEEMDAN的主要目的是解决CEEMDAN中残留噪声和伪模态的问题
ICEEMDAN(改进的自适应噪声完备集合经验模态分解) ICEEMDAN的主要目的是解决CEEMDAN中残留噪声和伪模态的问题。本篇是继EEMD、CEEMD、CEEMDAN后的信号分解方法。,ICEEMDAN(改进的自适应噪声完备集合经验模态分解) ICEEMDAN的主要目的是解决CEEMDAN中残留噪声和伪模态的问题。本篇是继EEMD、CEEMD、CEEMDAN后的信号分解方法。
2024-03-22 10:56:15
61KB
信号处理
1
基于经验模态分解和形态滤波的矿用轴承故障诊断
针对传统煤矿电机滚动轴承故障诊断信号噪声大和诊断效率低等问题,提出了一种基于经验模态分解和形态滤波的轴承故障诊断方法。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。
2023-12-27 15:29:32
216KB
经验模态分解
形态滤波
故障诊断
1
基于时变滤波的经验模态分解TVF-EMD 附案例数据 可直接运行,基于时变滤波的经验模态分解TVF-EMD 附案例数据 可直
基于时变滤波的经验模态分解TVF-EMD 附案例数据 可直接运行,基于时变滤波的经验模态分解TVF-EMD 附案例数据 可直接运行,基于时变滤波的经验模态分解TVF-EMD 附案例数据 可直接运行基于时变滤波的经验模态分解TVF-EMD 附案例数据 可直接运行基于时变滤波的经验模态分解TVF-EMD 附案例数据 可直接运行
2023-11-21 09:55:56
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信号分解
1
matlab经验模态分解代码 EMD
matlab经验模态分解代码 emd Empirical Mode Decomposition 版本matlab2018a及以上 注释详细,保证能运行 可修改参数,imf分量个数等 时域图像,imf分量图像,残余分量图像 有一份数据,方便查看数据样式!!!!!!!!!!!!! 按照数据样式编辑你的数据,更换后即可运行你的数据!!!!!!!!!!!
2023-04-27 09:43:27
6KB
经验模态分解
EMD
信号处理
基于经验模态分解法(EMD)的Hilbert-Huang变换(HHT)
基于经验模态分解法(EMD)的Hilbert-Huang变换(HHT)的MATLAB程序。 可将非平稳信号转换为平稳信号,通过将IMF分量累加重构得到平稳信号 。 主程序为HHT.m,需要用到hhspectrum.m函数、instfreq.m函数(在压缩包内)和已安装的EMD工具箱中emd函数。
2023-03-04 22:08:23
2KB
matlab
开发语言
基于EMD-分形理论的短期电力负荷预测
电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分。为了使电力系统安全经济平稳的运行,由此特别需要精确的电力负荷预测方法。为了实现更好负荷预测方法,文中将经验模态分解(EMD)与新兴的电力负荷预测模型分形理论相结合,提出了EMD-分形负荷预测模型。为了证明此方法的有效性,文中将这种新的预测模型跟分形预测模型和BP神经网络预测模型相比较。最终通过仿真算例说明了本文提出的这种新型预测方法精度更高,几乎所有的误差都在2%以下,预测结果更好,可以很好的应用在电力系统负荷预测中。
2023-02-28 10:14:06
1.42MB
负荷预测;
分形理论;
经验模态分解;
EMD-分形
1
基于小波包和EMD的滚动轴承故障诊断
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于小波包和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)的滚动轴承故障诊断方法。该方法用小波包对振动信号进行预处理,用Hilbert变换求重构信号的包络,采用EMD方法将包络信号分解为若干个IMF分量,让故障信息得到凸显,然后根据某个分量的频谱,判断滚动轴承的故障类型。实验结果表明,比传统的时频分析方法,该方法能够更有效地提取轴承故障特征,诊断轴承故障。
2023-02-19 23:51:14
238KB
小波包
经验模态分解
滚动轴承
故障诊断
1
Matlab EMD经验模态分解工具包
安装: 1.将压缩包解压到本地Matlab安装目录Toobox文件夹下 2.Matlab菜单-File-载入根目录和四个子文件夹-Setpath-Save-Close 3.运行emdinstall.m文件,即可安装成功
2022-12-11 02:21:09
92KB
Matlab
EMD
工具
1
EMD.zip_BEMD_BEMD matlab_BEMD分解_经验模态分解
bemd的经验模态分解的整合注释版,用的是txt文件,转入matlab编译条件下便可以使用,详细参照上面的说明,希望有用!
2022-11-03 19:14:26
478KB
bemd
bemd_matlab
bemd分解
经验模态分解
1
基于互信息波段选择和经验模态分解的高精度高光谱数据分类
在遥感数据处理研究中,高维高光谱数据的冗余信息和噪声严重影响高光谱数据的分类精度,针对此问题提出基于互信息波段选择和经验模态分解的高精度高光谱数据分类算法(MI-EMD-SVM)。分别采用基于互信息波段选择方法和经验模态分解实现对高光谱数据的冗余信息处理和特征提取,并获得处理后的高光谱数据X″。采用支持向量机分类算法对处理后的高光谱数据X″进行分类实验。仿真实验结果证实MI-EMD-SVM算法不仅提高高光谱数据分类精度,同时还减少支持向量数目,提高高光谱数据分类速度。
2022-11-03 17:22:24
2.63MB
图像处理
高光谱数
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