固有模态分量相关论文
非平稳性是影响风电功率序列和光伏功率序列精准预测的主要问题。信号分解技术能够将非平稳功率序列分解为若干不同频率的固有模态......
轴承早期的故障信号容易被噪声所淹没，导致其故障特征难以被提取，为此，提出了一种基于交叉小波变换（XWT）与改进变分模态分解（IVMD）联合去......
初级视觉皮层（V1区）是大脑皮层处理视觉信息的第一站，深入分析V1区信号的响应特性对视觉信息处理机制的研究具有深远意义。在该领域的......
随着我国“坚强智能电网”规划的稳步推进,以模块化多电平换流器为主的柔性直流输电技术在电能传输过程中的优势日渐突出,因此能够......
提高地震数据的信噪比是地震资料解释面临的关键性问题.常见地震噪声压制方法有小波阈值去噪、F-X反褶积等方法.但是将小波阈值去......
近十年电力系统规模化新能源并网及大容量电力电子设备的广泛应用,使得电力系统受扰机率增大,扰动后的电力系统电气量呈现出较强的......
为了探究笼型异步电动机中,转子断条和静态偏心两种故障的影响因素和耦合规律,提高转子断条与静态偏心复合故障识别的准确率,基于......
针对现场检测的变压器局部放电信号中含有大量的噪声，提出了1种基于Hilbert-Huang变换法的局放信号的恢复方法，并进行了模拟降噪试验......
针对未来低压电网剩余电流保护技术中,生物触电故障诊断与剩余电流之间具有不确定的潜在规律及关系映射,提出了一种基于剩余电流固......
局部场电位（LFP）反映了视觉刺激下大脑皮层局部区域神经元集群的响应。LFP响应特征的准确提取，对分析视觉信息的处理机制具有重要意义......
数字水印技术作为信息隐藏在多媒体领域得到了广泛应用,它的主要思想是将信息的秘密嵌入进图像视频等数字信息产品中,使信息版权得......
提出了一种基于折线包络的经验模态分解方法。以一个具有明确解析表达式的信号验证了该方法所得结果的意义，并讨论了该方法分解E1Ce......
为了克服f-k滤波规则空间采样的限制和由于滤波窗口选取不当造成的有效信号损失或面波压制不完全的缺点,本文提出了基于经验模态分......
使用定子电流信号的频谱分析诊断感应电动机的故障时，转子断条故障特征频率分量容易泄漏，导致故障诊断的准确率下降．基于这一情况，提出......
由于电网负荷波动较大,系统随机运行性强,系统中非线性设备都会引起严重的电力信号噪声。传统的EMD去噪方法是结合能量极小值寻找......
随着现代科学技术的迅猛发展，旋转机械不断朝着大型化、复杂化、高速化、连续化和自动化的方向发展。这些发展在带来较高生产效率的......
风速具有非线性、非平稳性以及随机性等特点。为提高超短期风速预测精度,提出一种基于变分模态分解(VMD)和长短期记忆网络(LSTM)的......
随着我国“坚强智能电网”规划的稳步推进,以模块化多电平换流器(MMC)为主的柔性直流输电技术在电能传输过程中的优势日渐突出,因......
由于风速存在随机性和不稳定性,为了提高短期风速预测的精度,提出了一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)、小波变换(WT)和卷积神......
为提高电力负荷预测的准确性,提出一种基于经验模态分解EMD(empirical mode decomposition)与相关向量机RVM(relevant vector mach......
电力系统短期负荷预测是电力系统调度运行部门一项重要的日常工作,预测的准确程度对于电力系统安全、经济、稳定运行及供电质量具......
相干斑噪声严重影响了SAR图像的应用,为降低这个影响,本文提出了一种经验模态分解和稀疏表示相结合的去噪方法。该方法利用经验模......
针对应用希尔伯特-黄变换（HHT）算法进行电压闪变参数检测过程中经验模态分解（EMD）产生的固有模态分量（IMF）不理想而增大参数检测误差的问......
详细介绍经验模态分解（EMD）方法，描述了EMD算法实现步骤；通过EMD分解，任何信号序列都可分解为一系列不同尺度的固有模态函数（IMF），这种分解......
