局部经验模态分解算法

对经验模态分解算法中的异常事件干扰机制做了深入的探讨,指出发生频率混叠现象时必须满足的两个条件。为了避免出现频率混叠现象,提出了基于动态窗口的局部分解算法。利用信号的时间特征尺度检测出信号的突变并定位局部高频分量,在分解信号的过程中,局部分解算法并不对信号的整个时间区域进行分解,而是以定位好的局部高频分量位置为窗口,进行局部的经验模态分解,分离出高频分量。通过这种局部分解,就可以有效地消除模态间的频率混叠,得到的固有模态函数更可靠地反映了真实物理过程。和现有异常事件处理方法相比,局部经验模态分解算法在理论上和经验模态分解算法更为统一,方法更为简便。通过实例表明了局部经验模态分解算法的有效性。     

EMD分解中端点数据的延长方法问题研究

目前的EMD分解中,延长左右两端数据主要是通过各种数学拟合的方式（镜像延拓、多项式拟合、神经网络延拓等）来实现。在实际中,通过延长信号的采样时间,同样能够使端点数据延长,从而抑制EMD分解时的端点效应。以周期谐波函数为例,通过数值实验,将用数学拟合延长两端数据的方法（以极值点的镜像延拓为例）与直接截取两端数据的方法进行比较。同时,为了比较两种数据延长方法的效果,分别将延长后的数据进行EMD分解,将实际的EMD分解结果作为矩阵,计算与理想分解结果之间的相关系数。得出以下结论：若左右各截取半个信号周期长度的数据信号,则得到的分解结果优于通过端点延拓方法得到的EMD分解结果,且截取的点数越多,得到的结果越接近理想的分解结果。     

基于SVR的经验模态分解端点延拓改进方法

针对经验模态分解过程中产生的端点效应问题,提出了将镜像延拓和支持向量回归机相结合的端点延拓改进方法。利用支持向量回归机对原始信号的极值点数据序列两端进行预测,用镜像延拓法确定所预测极值点的位置。该改进方法解决了支持向量回归机对长数据序列预测不准确,以及镜像延拓法对端点不是极值点的短数据序列处理效果不佳等问题。引入六个评价标准,对端点延拓方法的效果进行了分析。结果表明,该改进方法能有效地抑制经验模态分解产生的端点效应。     

基于局部积分均值的经验模态分解改进算法

端点效应和模态混叠现象是经验模态分解算法应用中存在的主要问题。在介绍标准经验模态分解算法的基础上,阐述了基于局部积分均值经验模态分解算法的基本原理,提出自适应的端点局部积分均值拟合线的拟合方法。改进算法通过距离相关度函数在待分解信号内部寻找与端点处信号变化趋势相关度最高的一段波形,并用此段波形的局部积分均值拟合线来重新刻画端点处的局部积分均值拟合线,将修正后的局部积分均值拟合线应用于EMD算法筛选过程中。仿真实验结果表明,改进算法有效抑制了模态混叠和端点效应现象,提高了分解的精度和可靠性。     

基于EMD和交叉熵的语音端点检测算法

针对复杂噪声环境下基于经验模态分解(EMD)的端点检测算法准确率低且不能自适应环境问题,提出了一种结合EMD和交叉熵的语音端点检测新算法。算法利用白噪声在各本征模态函数(IMF)中的概率分布是既定的且与幅值无关的EMD分解特性,将衡量语音帧与噪声帧概率分布差异性的交叉熵特征与EMD能量特征相结合,设置自更新检测阈值,实现复杂噪声环境下的语音端点检测。仿真实验证实了该方法在低信噪比以及非平稳噪声情况下具有显著的有效性和优越性。     

基于小波分解和信号相关函数的语音端点检测

为检测和分离含噪语音信号中的信号段和噪声段,提出一种基于小波分解和信号相关函数的检测方法.该方法对含噪信号进行多层小波分解,利用相邻层重构信号间的相似性,通过信号相关计算来检测语音端点.实验表明:该方法能够较准确地在噪声污染的音频中检测出语音端点,其抗噪声干扰能力强于美尔倒谱检测法.     

一种自适应语音端点检测算法

针对基于短时能量和短时过零率的语音端点检测算法不能自适应环境,在低信噪比时性能较差问题,提出了一种新算法。该算法利用最小短时能量评估环境噪声,优化参数提取算法,提高了参数本身的抗噪能力和自适应能力,再通过参数融合有效平衡了音节之间的差异,放大了语音与噪声之间的差异,最后通过一个动态检测门限,实现了不同信噪比下的端点检测。     

经验模态分解方法中端点问题的处理

经验模态分解方法可以有效提取非线性非稳定信号的瞬时特征,但是在利用样条插值获得信号上、下包络过程中存在着棘手的端点问题。有文献提出利用线性神经网络对信号进行延拓的方法,来解决经验模态分解方法中存在的端点问题。提出利用BP和RBF网络对信号进行延拓的方法解决该问题;并利用实验对三种网络的延拓效果进行比较,证明了RBF神经网络的有效性。     

强噪声环境下基于改进HHT的语音端点检测

为提高语音端点检测系统在低信噪比环境下检测的正确率,提出一种强噪声环境下基于改进的希尔伯特-黄变换语音端点检测方法。对每帧信号进行经验模态分解,得到有限个固有模态函数,去掉第一个固有模态函数,其他的都让其通过一个带宽为250～3500Hz的带通滤波器,消除部分噪声。对所选固有模态函数加权,再进行希尔伯特变换得到能量特征值。通过分析噪声特性,估计噪声阈值。在希尔伯特能量谱上,根据阈值搜索语音起点以及终点。仿真实验表明,在低信噪比的情况下,方法的准确率有明显的提高,并具有很强的鲁棒性。     

一种改进的经验模态分解方法

针对经验模态分解中存在的端点效应及模态混叠现象,提出一种新的改进方法。利用镜像延拓方法对信号两端数据进行延拓后,结合余弦窗函数以解决端点效应对分解结果的影响,再利用高频谐波法结合掩膜信号法抑制EMD分解过程中存在的模态混叠。通过实验对比验证了该方法的有效可行性。     

基于EMD的小波脊线法轨道检测

轨道的波浪弯曲不平顺是引起列车振动的直接因素。针对波浪不平顺提出了一种新的检测方法。基于经验模态分解的小波脊线法,滤去原始信号的高频部分,再对低频分量进行EMD处理,提取包含了故障信息的固有模态函数分量（IMF）的小波脊线。通过分析小波脊线的时频域,检测出突变信号发生的时刻。对列车在某线路的实测数据分析,研究结果表明,基于EMD的小波脊线法能方便而有效地检测出信号的突变成分,从而准确地识别轨道的不平顺位置。     

利用EMD的自适应图像去噪

为了在去噪的同时保证图像细节尽可能不被破坏,提出了利用经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）的自适应图像去噪方法。对噪声图像按照列、行、左对角和右对角方向一维展开,分别进行EMD处理,采用提出的基于噪声标准差的自适应阈值对各个基本模式函数（Intrinsic Mode Function,IMF）进行局部硬阈值去噪,将去噪后的IMF进行反变换分别获得按照四个方向展开对应的去噪后图像,将它们加和平均得到去噪后图像。实验结果表明,提出的方法能够有效地去除图像的噪声并保留足够的图像细节。     

基于ICA和EMD的生理信号提取

提出一种新的获取人体生理参数的方法,用摄像头采集人脸的彩色视频,对人脸区域进行颜色通道分离和独立成分分析（ICA）,获取有用信号。使用经验模态分解（EMD）的方法,把信号分解成可以反映出生命信息的固有模态函数（IMF）,再根据所设计的提取准则,分别提取出较为准确的心跳和呼吸信号。用Bland-Altman法进行对比实验分析,结果表明,此方法具有一定的准确性和实用性。     

基于EMD和SVM的虹膜识别方法

在目前的生物特征识别方法中,虹膜识别被认为是最可靠的技术。提出一种基于经验模态分解和支持向量机的虹膜识别方法——EMD提取虹膜特征,SVM实现模式匹配。实验结果表明,该方法能够有效地应用到身份鉴别系统中。     

EMD和CSP融合最优波长空间滤波脑电特征提取方法

基于经验模式分解和共空间模式,结合最优波长空间滤波,提出了三者相结合的特征提取方法。该方法首先利用经验模式分解进行分解,得到固有模态函数,选择合适的固有模态函数进行信号的重构,然后将重构的信号进行最优波长空间滤波变换,得到最优的波长选择信号,再经共空间模式投影映射,提取相应的特征向量,最后利用支持向量机进行分类。运用该方法对9位受试者进行分类结果分析,平均分类准确率在95%以上,实验表明,提出的算法具有较好的分类识别性。     

交通流量经验模态分解与神经网络短时预测方法

基于经验模态分解（EMD）和神经网络,提出了一种短时交通流量预测方法。通过EMD分解把交通流量分解成不同的模态,利用神经网络对分解后的各分量进行预测,再将预测值累加得到最终的预测结果。利用EMD与神经网络模型对I-800数据库实测交通流量数据进行预测,结果表明该方法具有很高的预测精度,明显优于直接采用神经网络的预测结果。     

基于EMD的脉冲星信号消噪算法

为了提高脉冲星辐射信号的信噪比,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的脉冲星信号去噪算法。利用经验模态分解将信号分解为一组固有模态函数(IMF)。针对EMD阈值消噪算法性能不稳定这一问题,该算法滤除固有模态函数噪声时,利用相邻信号标准差作为噪声水平的判断准则,并采用自适应阈值,对于噪声含量较高的信号采用低通滤波器消噪。实验结果表明,与EMD阈值消噪方法相比,该算法能获得更高的信噪比,并具有较好的稳定性。     

EMD和遗传神经网络算法研究—以装载机动态称重系统为例

装载机压力传感器的输出信号是包含强振动、噪声的非线性信号,而装载机动态称重系统的测量精度与压力传感器的信号之间有极其密切的关系,采用经验模态分解对压力传感器的信号进行预处理,提取其有用称重信号,采用BP神经网络算法对称重信号与重物重量之间的非线性关系进行拟合,同时使用遗传算法加快收敛速度,得到适合的非线性测重数学模型,仿真和实验参数计算表明,该处理方法在装载机动态称重系统中的应用是有效的。