简介：经验模态分解（EMD）是由Huang等发展的一种新的数据分析方法,但在利用样条插值获得上下包络过程中存在着棘手的端点问题。文章在该问题已有解决方法的基础上,提出了基于极值点单调性一致的EMD端点问题处理方法。根据信号的极值序列查找与数据末端极值的差值和同时具备最小、单调性一致且在单调性内的点数相等三个条件的极值序列,进而构造方程组进行极值预测。通过与其他两种方法的对比验证,证明了提出的方法可以有效抑制端点效应。

简介：F-X域经验模态分解去噪方法在处理非稳态地震数据时存在两个局限,一是单纯剔除第一个固有模态分量将导致有效信号缺失及去噪能力偏弱问题,二是分解复信号时对实部和虚部分别分解存在分解数目不一致的风险。本文对上述两个方面进行了改进,提出了一种新的F-X域投影法复数经验模态分解预测滤波方法,首先采用基于空间投影的复数经验模态分解将F-X域地震数据直接分解为不同的复固有模态分量,然后再对这些分量分别进行F-X域预测滤波。合成记录及实际资料测试表明,本文的新方法能更好地衰减随机噪声,更有效地保持地震信号。

简介：摘要：本文提出一种基于经验模态分解的螺旋桨叶片故障监测诊断方法。通过对螺旋桨机组叶片采样信号采用同类均值插补的方法,处理采样信号缺失值及异常值；采用集合经验模态分解的采样信号分解方法消除复杂工况下的螺旋桨机组叶片运行状态信号中噪声的影响, 运用主成分分析方法（PCA）提取多维尺度下的螺旋桨机组叶片状态监测信号，利用 CNN神经网络对提取的叶片运行状态信号进行故障特征识别,实时监测叶片运行状态,实现叶片早期故障预警功能。

简介：超导托克马克聚变实验装置（EAST）的极向场超导线圈发生失超时,超导线圈电阻变化引起的微弱电压信号变化被强噪声淹没。针对该问题,运用快速傅里叶变化分析线圈电压信号的时频特性。根据分析结果,提出运用经验模态分解（EMD）方法对超导线圈两端电压信号进行分析,得到若干固有模态分量和余项,并得知微弱信号的能量主要分布在余项中。该方法能够消除环境影响,检测出电压信号的微弱变化。

简介：陀螺的噪声是影响组合导航系统精度的重要因素之一。以农机多传感器组合导航系统为研究背景,在分析经验模态分解去噪和小波去噪的基础上,提出了一种基于自相关特性的经验模态分解去噪方法。该方法根据本证模态函数分量的自相关函数特性,提出了一种含噪本证模态函数筛选策略。该方法能够自适应地确定主要含噪的本证模态函数分量,避免了需要人为确定的不足;同时,结合改进小波阈值去噪的优势,避免了将混叠在噪声中的有效信号完全消除,使其具有一定的自适应性。为了验证方法的有效性,利用农机组合导航系统中微机械陀螺的实际输出数据,分别采用改进阈值小波去噪方法、经验模态分解去噪和改进的经验模态分解去噪方法进行了对比试验。结果表明,改进经验模态分解去噪方法的效果要优于前者,在一定程度上能够改善农机多传感器组合导航系统的定位精度。

简介：本文运用1991年1月-2011年12月房地产销售价格指数的月度数据，结合最新发展的集合经验模态分解（EEMD）技术，从多尺度识别了我国房地产市场内在的准周期成分。准周期的识别过程就是房价形成因素的寻找过程。以房地产改革元年1998年为数据分断点做比较研究和稳定性检验，对应的准周期得到再次识别，增强了结论的可信度。研究表明：从1991年1月-2011年12月的样本期间来看，房地产市场供给弹性不足；货币因素在房价形成中的贡献最大；长期经济增长因素贡献很小，不是驱动房价的主要力量。房改后，上述结论依然成立，然而，货币供给对房价增长主导性作用进一步增强；长期因素的相对方差贡献变大了，房价与经济发展水平关系更紧密。根据结论，本研究建议房地产调控应重在控制货币增速和加大土地供给两方面。

简介：摘要：滚动轴承是机械中最重要的零部件之一，因其所处工况恶劣常常会发生故障影响整个设备的性能，所以需要对其健康状态进行监测诊断。由于实际工况中速度常常处于波动状态，变转速下的故障诊断方法近年来成为众多学者研究的热点。阶次跟踪方法将时域信号变换到角域能够有效的消除速度波动被广泛运用与滚动轴承故障诊断当中，但是对于复合故障往往表现不佳，并且由于传感器的安装限制进一步增加了变转速工况下滚动轴承复合故障诊断的难度。为了克服上述难题，本文提出一种基于角域经验模态分解的变转速滚动轴承复合故障诊断方法，通过结合阶次跟踪方法与经验模态分解将单通道的时域信号转换为多通道的角域信号，再通过独立成分分析实现多故障的精确诊断。

简介：传统的f-x域经验模态分解法（Empiricalmodedecomposition,EMD）能够有效地对主要由水平同相轴构成的地震记录进行随机噪声衰减。然而,当同相轴倾斜时,f-x域经验模态分解法在衰减随机噪声的同时去除大部分有效信号。本文提出了一种基于f-x域经验模态分解法的改进算法。我们通过局部相似度对所去除的噪声信号中的有效信号进行提取。局部相似度可以用来检测噪声信号中的有效信号点并用来构造一权重算子进行信号提取。新方法与f-x域经验模态分解法、f-x域预测滤波法以及f-x域经验模态分解预测滤波法相比能够在衰减随机噪声的同时保留更多的有用信号。数值模拟实验以及实际地震资料处理结果均表明该方法能更为有效地去噪。

简介：摘要

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简介：高中物理课程是一门非常重要的课程,而且物理也在高考的理科试卷中占有很大的比例,学好物理课程,才能更加有效的解决好理科试卷的得分问题,而且通过学习观察后发现,高中的物理课程中,有关于运动体系的分解问题涉及的非常之多,在整个物理科目中有着非常重的地位,因此学习好运动体系的相关分解问题,是很重要的。

简介：    摘要： CI 出口所体温度偏高，含尘浓度较大，窑内结长厚窑皮，结料球，造成熟料质量欠佳，蓖冷机堆“雪人”及“红河”现象严重;预热器温度不稳定。

简介：目的:基于支持向量机回归(SVR)模型在非线时间序列的预测能力及经验模态分解(EMD)方法在处理非线性非平稳性的优势,提出一种复合自回归经验模态分解支持向量机回归(AR-EMDSVR)模型,提高非线性非平稳船舶运动极短期预报精度。创新点:1.研究非线性非平稳船舶运动的极短期预报问题,提出一种复合的预报方法;2.基于不同层次的预报模型和模型试验数据,分析非线性非平稳性对极短期预报精度的影响。方法:1.在SVR模型中引入基于自回归(AR)预报端点延拓的EMD方法,形成复合的AR-EMDSVR预报模型;2.基于集装箱船模水池试验运动数据将AR-EMD-SVR模型与AR、SVR和EMD-AR三种模型进行比较,分析非线性非平稳性对极短期预报的影响以及不同模型的预报性能。结论:1.AR-EMD方法能够有效的克服非平稳对极短期预报模型(AR和SVR)在精度上所带来的不良影响;2.基于船模试验数据的预报结果表明:相较于AR、SVR和EMD-AR三种预报模型,基于AR-EMD-SVR模型的非线性非平稳船舶运动极短期预报结果具有更高的精度。

简介：摘要小波变换是去噪领域最常用的一种去噪方法，但是由于使用过程中小波基选取困难的问题，使小波变换缺乏自适应性。本文介绍一种基于经验模态分解的去噪新方法，用于对高压断路器在线监测信号的降噪处理，并与小波变换的去噪结果进行对比分析。仿真结果及数据表明与小波变换相比，经验模态分解去噪的信噪比平均提高率为35%，平滑度的平均提高率为85%，噪声抑制比的平均提高率97%，这一结果验证了经验模态分解去噪的有效性与可靠性。

简介：摘要VMD整体框架属于变分问题，其使每个模态的估计带宽之和最小。VMD可自适应地确定相关频带，变分求解过程中，用窄带维纳滤波器估计信号模态残留，而且每一个模态直接在傅里叶域迭代更新。因此，优化方案非常简单和快速，而且对输入信号中的噪声也不敏感。早期VMD用于旋转机械故障诊断，近年来在电力工程信号中已用于变压器故障诊断和高压输电线路雷击故障测距研究，但在电能质量检测中的应用尚未报道。基于此，本文主要对基于变分模态分解的电能质量扰动检测新方法进行分析探讨。

简介：摘要：解决电子微结构图像在捕获、传播及保存的过程中容易被外部噪声影响、图像保真度较差的问题，给出了一种变分模态分析和稀疏Stein无偏风险计算（SURE）相结合的图像噪声控制方案，结果显示，该方案能有效消除外部干扰噪声，改善了图像的峰值信噪比。

简介：摘要轧机齿轮箱故障直接影响着轧线的生产，对轧机齿轮箱进行状态管理是现代冶金设备管理的发展方向。本文通过对经验模式分解方法进行介绍并通过经验模式分解(EMD)方法对现场齿轮箱振动信号进行处理，对处理前后的振动信号进行比较并对处理后的振动信号进行分析,对齿轮箱故障进行诊断，对现场轧机齿轮箱状态进行把握，最终实现设备的状态管理。

简介：摘要风剪切、塔影效应和偏航系统会在风电场产生3倍风机转速频率的电压波动，严重时使敏感负荷不能正常工作。针对HHT无法精确检测频率比值小于1.5的两电压波动而造成的检测误差较大这一问题，本文采用等间隔解析模态分解和Hilbert相结合的方法，详细分析了待检信号频率密集度、间隔紧密度和幅值波动率之间的关系及其对检测误差的影响，确定了能够精确检测频率密集度为0.1Hz的电压波动频率和幅值的最佳间隔紧密度，最后用该方法对某风电场实测数据进行检测，证明了该方法的有效性。

简介：摘要：直升机不同飞行状态下的转速呈现非稳态特征，因此研究变转速条件下的直升机轴承故障诊断技术对于直升机状态监测十分必要。首先使用计算阶次跟踪方法将非稳态的时域信号变换为稳态的角域信号，再使用变分模态分解方法提取滚动轴承共振成分，最后使用包络谱对共振成分进行解调，依据故障特征频率确定轴承故障位置。

简介：新课程＂专题模块＂结构要求教学注重＂整体性＂与＂主题性＂,同时为更好地解决教学中的难题,以高中历史必修二＂古代商业发展＂为案例展示了＂分解.聚合式＂式教学设计流程：第一步,进行＂明线＂设计,确立主题,构建主线,寻求适宜的情境串联载体;第二步,进行＂暗线＂设计,宏观审视教学难点、隐性知识、逻辑关系、内在规律,进行归纳式提问设计;第三步,进行＂分解＂教学,对情境串联点对应的知识块进行问题、活动教学;第四步,进行＂聚合＂教学,宏观揭示教学难点、隐性知识、逻辑关系、内在规律、情感品质,进行归纳分析。