经验模态分解在直升机谱特征提取中的应用

为了更有效地提取直升机辐射噪声的频谱特征,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的特征提取算法.仿真研究表明EMD具有突出信号局部特征且余量可表征信号变化趋势的特性,该算法将目标辐射噪声的频谱构成和EMD的特性相结合,将EMD应用于变换域(信号频谱序列)信号分析,有效的实现了信号连续谱的提取.相比于平滑滤波器法须人为选择最优的α值,且提取的连续谱有滞后性的不足,文中所示方法可自适应的提取信号的连续谱,且在准确无滞后地估计连续谱的同时,对线谱有一定的"增益",为后续的目标识别提供更全面的信息.     

基于VMD与SET的滚动轴承故障诊断

在滚动轴承故障诊断研究中,同步提取变换(SET)在分析单分量信号时能显著提高时频可读性,但在分析多分量信号时存在时频模糊问题.为解决这一问题,首先通过变分模态分解(VMD)解调分离出信号的固有模态函数(IMF)分量;再对IMF分量进行希尔伯特变换,凸显故障特征频率;然后对变换后的IMF分量进行SET处理,实现时频聚焦提高时频分辨率,获得信号的时频解调谱,从而识别故障.经试验验证,该方法能准确提取信号的时频解调谱,识别故障频率及其倍频,诊断轴承故障.     

基于EMD与Elman神经网络的太阳黑子活动预测

针对太阳黑子时间序列非平稳、混沌及难以预测等特性,建立一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与Elman神经网络的组合预测模型。将太阳黑子时间序列通过经验模态分解方法分解为一些不同时间尺度的本征模函数分量和剩余分量,分别对其构建样本,输入到Elman神经网络进行训练和预测,得到各个分量的预测值,并对这些预测值进行求和,得到最终预测结果。对比仿真结果表明,该模型预测精度较高。     

基于EMD的绝缘子泄漏电流去除噪声研究

针对绝缘子泄漏电流信号在安全区阶段信噪比较低,传统去噪方法去噪效果不佳的问题,结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的特点,设计了基于白噪声统计特性的EMD滤波器和EMD阈值滤波器。利用设计的两种EMD滤波方法对泄漏电流信号的仿真模型进行去噪,从除噪后信号的波形形状和信噪比等方面对去噪效果进行评价。研究表明EMD去噪方法去噪性能优于小波去噪。同时还发现,针对不同信噪比的含噪信号,基于白噪声统计特性的EMD去噪和EMD阈值去噪各具有优势,可根据信噪比的不同,选取最适合的滤波方法。     

基于经验模态分解(EMD)的小波阈值除噪方法

针对低信噪比信号的去噪问题,提出了一种基于经验模态分解的小波阈值去噪方法,并与小波变换去噪法的效果相比较．试验结果证明,当信号的信噪比较小时,基于经验模态分解的小波阈值去噪效果是相当有效和稳定的,为研究环境脉动下结构的输出信号去噪处理提供了新的手段．     

基于Holt-ARIMA-Lagrange Multiplier的CWC信息熵时序研究

降水云系的发展过程及其特征分析,是云降水物理学中的一个重要问题.本文选取一次云发展过程中的700 hPa云水含量(Cloud Water Content, CWC)和大气垂直方向上气流速度(Omega, OMG)的1 h值,以信息熵来度量CWC空间分布的混沌程度,辅以OMG的时间变化来判断云的发展,并提出了一种基于多尺度分解、Holt模型、自回归滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA)和Lagrange Multiplier的组合预测方法.结果表明：1)CWC熵具有非线性和非平稳性;2)在云的不同发展阶段,北方CWC熵序列的均值都小于南方,方差普遍大于南方;3)OMG区域均值与CWC熵的小波低频重构的极值点在时间上有很好的对应关系,相近的极值点在南方中占50%,在北方中占83.3%,表明CWC熵可以在一定程度上反映云系的发展;4)CWC熵序列往往具有多种时间尺度特征,故进行多尺度分解之后再组合建模的Holt-ARIMA-Lagrange Multiplier模型比单一预测方法、单层分解的预测模型更优,准确...     

经验模态分解(EMD)中边界处理的新方法

在深入研究和分析希尔伯特-黄变换(HHT)方法的基础上,对信号提出了半周期半对称延拓算法,并以此来处理经验模态分解中存在的边界误差问题.通过信号模拟试验,并与EMD方法的结果作比较,检验了该方法的有效性和精度.     

一种基于样条插值的经验模态分解改进算法

经验模态分解过程中经常由于信号采样率不足而产生伪固有模式函数(IMF),希尔伯特变换中也常出现无物理意义的负瞬时频率,就这两个问题进行研究后认为,HHT谱中产生负频率的主要原因是由于经验模态分解结果中的伪IMF所造成的,而伪IMF产生的原因主要是信号采样率不足引起的,并提出以HHT谱是否稳定来判断IMF的真伪。还针对信号采样率不足这一问题,提出了一种应用三次平滑样条拟合插值来加密信号采样点,进行信号重构的方法,算例表明:该重构方法可以有效消除分解过程中由于信号采样率不足而引起的包络线失真,从而可有效消除分解结果中的伪固有模式函数和HHT谱中的负频率。     

基于窗口经验模式分解的医学图像增强

提出了基于窗口经验模式分解(WEMD)的医学图像增强算法。用WEMD算法分解医学图像,能够自适应地提取图像的内涵模式函数(IMF)分量。利用IMF分量图像的直方图服从正态分布的特性,结合直方图匹配算法的增强能力处理前几个IMF分量,经处理的IMF分量中的高频细节信息得到增强。将处理后的IMF分量和剩余分量重构,获取增强的医学图像。实验表明,WEMD算法增强效果优于目前的图像增强算法。 更多还原     

基于高斯核函数支持向量机的脑电信号时频特征情感多类识别

为了找到一种综合分析方法,提高对脑电信号情感多分类识别的分类精确度,将DEAP数据库中的脑电数据采用经验模态分解的方法分解为多个本征模函数,并对本征模函数按不同的时长窗口进行分片,提取其功率谱密度作为脑电信号特征.将被试对音乐视频的情感评价指数用于生成情感分类标签,按"唤醒度"和"效价"2个维度将评价指数映射到二维情感模型中,分成4类.采用"一对一"的高斯核函数支持向量机对脑电特征进行多分类分析.实验结果表明:高斯核函数支持向量机的最高分类准确度达到90.9%(22号被试),平均分类准确度达到68.3%.高斯核函数支持向量机能有效地从脑电信号中识别出不同的情感状态;同时,对于相同刺激,不同的被试产生的情感状态不同;并且,在清醒状态下,脑电信号的高频子波对情感分类有更高的分类精确度.     

复模态参数识别的递推算法

根据现代控制工程中的最小二乘递推算法原理,本文提出了复模态参数识别的非线性最优化递推算法.通过数字算例表明该算法具有节省内存、迭代时间短,能直接识别复模态参数等优点.     

基于增强的谱分析和奇异值分解的T波交替检测

针对传统谱分析方法在T波交替(TWA)检测中对噪声敏感的缺点,提出将增强的谱分析方法和奇异值分解方法结合起来的TWA检测方法.该方法利用奇异值分解得到去除了噪声干扰的心电信号,克服了传统谱分析方法只能检测平稳信号且需要增大心率的缺点,强调交替水平的重要性,即增强TWA功率谱上0.5cpb处的幅值,实现对TWA的有效分析.研究结果表明：该方法对T波交替数据库中30个人工合成并含有TWA的数据的检出准确率达93.33%,高于传统谱分析方法的TWA阳性检测率,能够提高交替比率.TWA检测率明显高于physionet网站中2008年挑战（TWA检测和定量分析）得分第一的算法实验结果（66.67%）,说明该方法具有更强的TWA识别能力.     

WPR的改进过程方法研究

对工作流过程优化(WPR)进行研究,从中提炼出几个主要的方法,针对机械产品设计过程中存在的节点复杂性及耦合节点的现象,研究出一套改进的过程优化方法(IPR)。该方法首先对任务进行分解,针对耦合节点及一些具有某些特征的节点进行优化。优化结果表明:在保证原有流程的基础上,IPR方法使设计过程更加有效合理,降低产品过程设计任务间的耦合度,优化设计过程。     

抑制经验模分解边缘效应的极值点对称延拓法

经验模分解(Em p iricalM ode D ecom position,EMD)是希尔伯特-黄变换(HHT)的核心,而经验模分解方法的关键是对提取固有模式函数(Intrinsic m ode function,IM F)时所谓边缘效应问题的处理。提出了极值点对称延拓方法,用来对边缘效应问题进行处理。算例分析结果表明该方法的算法简单,计算速度快,能有效地抑制EMD分解时的边缘效应,分解得到的固有模式函数完备地体现了原信号真实的频率和幅值信息。在信号重构时不会带来原始信号的畸变。     

用于甲醇分解的复合型催化剂的开发

甲醇分解产物作车用燃料,完全取代汽油是代用燃料领域中较为活跃的课题之一.本文采用 CDS-810微型反应装置,对镍系甲醇分解用催化剂进行了评价和筛选,着重改进其应用性能和寿命.结果表明:在本文实验条件下,NiK 较为适宜的负载量分别为3和2mg·atm/g·Al_2O_3;贵金属元素 Pt 的加入能显著提高镍系催化剂的使用寿命;本文研制的 Ni(3)-K(2)-Pt(0.05)mg·atm/g·Al_2O_3催化剂,在370℃,0.2ml/min 甲醇进料速度(催化剂装填量为0.5g)下,连续使用时间超过150小时,反应期间,主产物 H_2的平均产率约为82%(以甲醇计),产物气体中无付产物.从而在原 Ni 系催化剂的基础上,开发出一类新型的 Ni 系催化剂,即 Ni 和 Pt 同时使用的贵金属与贱金属复合型催化剂,并对其寿命进行了初步研究,该类催化剂有希望发展成一类新型的甲醇“车载分解”催化剂.     

北京市采暖期PM2.5中有机碳和元素碳的污染特征与来源解析

为研究北京市采暖期PM2.5中有机碳(organic carbon,OC)和元素碳(elemental carbon,EC)的污染特征和来源,于2011年12月至2012年2月在北京师范大学监测点进行PM2.5样品的采集.本研究分析PM2.5及其OC和EC的质量浓度变化特征,并采用ρ(OC)/ρ(EC)最小比值法估算二次有机碳(secondary organic carbon,SOC)的质量浓度.除此之外,从定性和定量两方面研究OC和EC的来源及其来源贡献量.结果表明:北京市采暖期PM2.5平均质量浓度为(90.69±61.86)μg/m3,其中OC和EC的平均质量浓度分别为(21.91±12.02)、(5.03±2.58)μg/m3,分别占PM2.5的24.16%和5.55%;SOC的平均质量浓度为(8.37±6.05)μg/m3,占总有机碳(total organic carbon,TOC)质量浓度的37.27%.PM2.5中OC和EC的相关系数较高,表明它们来源相同,且主要来源于机动车尾气、燃煤排放.机动车尾气排放的贡献量达44.70%,成为OC、EC的重要来源.因此,严格控制机动车保有量的快速增长,减少机动车尾气排放,将成为改善城市大气环境质量的重要手段之一.     

甲醇车用燃料和用于甲醇分解的镍系催化剂

本文从理论上分析了甲醇分解反应的化学热力学和动力学的特征,论证了研制和开发甲醇分解催化剂的必要性,对现有的甲醇分解镍系催化剂的催化机理、制备、载体、助催化剂和催化组份的含量等问题进行了综述。指出了这类催化剂的优点和不足之处,并就如何开展该科研工作,提出建议。