局部均值分解相关论文
脑科学被誉为人类探索自身和自然界的终极领域。随着科技创新2030重大项目——“中国脑计划”的正式启动,脑科学研究在我国进入了......
为了减少半球谐振陀螺输出噪声对导航精度的影响，提出了一种基于局部均值分解-排列熵-小波变换-奇异值分解的混合去噪方法。首先，使......
地面核磁共振（surface nuclear magnetic resonance, SNMR）技术由于其直接、定量、高效探测等优势在水文环境调查、预警灾害水源等领......
随着社会的不断发展进步,城市的发展也迈入快速发展的道路,城市轨道交通在其中发挥着越来越大的作用。然而,由于城轨车轮和轨道的......
分布式光纤传感技术已被广泛应用于管道运输的安全监测中，对不同光纤振动信号的特征进行准确提取和分类识别是近年来的研究热点。针......
在轴承的故障诊断中,为了解决核函数在最小二乘支持向量机中参数选择困难及稀疏性差的问题,提出了局部均值分解(LMD)形态滤波的最......
脑-机接口（Brain-computer Interface,BCI）通过对脑电信号进行解析在人脑与外部设备之间构建出一条全新的信息交互通道,该通道无需借......
针对GNSS站坐标时间序列信噪不易分离的问题,在传统EMD去噪方法的基础上,本文提出了一种联合LMD与EMD的坐标时间序列去噪方法.该方......
为了解决爆破振动信号的处理精度极易受到噪声信号的干扰的问题,在局部均值分解法(LMD)和总体平均局部均值分解法(ELMD)的基础上,......
桥梁作为交通的关键枢纽和控制节点,是国家的重要基础设施之一,其运行监测及维修养护需要高精度变形监测的支持与保障。随着全球导......
机车信号系统是中国列车控制系统（CTCS）中重要的通信设备,近几十年我国轨道网络发展迅猛,列车运营里程加长,行车密度增大,历经多次提......
变压器空载合闸的振动信号包含了丰富的机械特征信息,为了实现对变压器绕组松动故障诊断,提出了一种局部均值分解(LMD)边际谱能量......
针对非线性非平稳的全球平均海平面时间序列分析及预测的问题,对局部均值分解LMD方法和àTrous算法进行了研究,提出了一种时间序列......
单一模型预测精度不够以及风速序列的非平稳和随机的特点,提出一种局部均值分解法(Local MeanDecomposition,LMD)和改进的Elman 动......
局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法是一种以信号局部极值点为基础的非平稳信号分析方法.在实际应用过程中,由于信号......
针对配电网发生单相接地故障且分布式电源(distributed generations,DGs)大量接入后,配电网结构和运行方式复杂多变、故障后电气量......
为准确掌握基坑变形发展规律,基于现场变形监测成果,先利用优化局部均值分解实现变形数据的信息分解处理,再利用优化相关向量机和A......
针对脑电信号具有非平稳性、非线性以及个体差异较大等特点而导致特征提取困难、分类准确率低的问题,提出一种基于LMD-CSP和随机森......
为了提高布里渊光时域分析(BOTDA)传感系统的测量信噪比(SNR),提出了一种基于局部均值分解的降噪算法。首先,自适应地将BOTDA传感......
本文介绍了局部均值分解是一种自适应非平稳信号处理方法,对脉搏信号的处理可以有效地进行临床病理诊断。采用局部均值分解对实测......
研究径流序列的变化规律是水文预报的重点,如何将非平稳非线性的径流序列分解为平稳序列是当前水文领域的研究难点之一。基于此建......
盆式绝缘子是气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)中的重要绝缘部件,准确地识别其不同缺陷的局部放电信号对保障GIS长......
风速信号具有的随机性和波动性的特点给风速预测的准确性带来了巨大挑战。现有的风速预测方法较多,但大都难以满足风电场需求的预......
通信信号的调制识别是从给定的信号集中确定信号的调制方式的过程,其在军事、民用通信方面都具有重要的应用。在目前的许多文献中......
在自动控制系统中,传感器是必不可少的组成部分。它的工作状况与设备正常运行情况息息相关,如果发生故障必然会给设备安全造成隐患......
滚动轴承运行状态是否良好关系到整台设备的使用寿命和性能,因此对轴承故障进行诊断具有重要的理论意义和现实意义。由于滚动轴承......
传动系统作为直升机重要部件之一，同时也是极易发生故障的系统，其工作状态直接决定直升机的性能以及飞行安全。因此，研究传动系统故障......
随着现代工业规模的不断扩大和系统复杂度的日益提高,电机轴承被越来越多的应用在工业生产中,因此,对电机轴承进行有效精确的故障......
脑-机接口(Brain-Computer Interface, BCI)作为一门交叉性学科,涵盖了生物医学、神经科学以及计算机科学等,已成为脑科学研究热点......
针对局部均值分解(LMD)得到的PF分量对于分类方法的输入而言过大,提出了一种基于局部均值分解(LMD)-奇异值分解(SVD)和极限学习机(......
电能是现代社会使用最广泛的能源之一,经济社会的发展,大批电力电子设备不断地接入电网,导致电能质量逐渐恶化。准确且及时检测出......
滚动轴承作为旋转机械设备中广泛使用的核心零部件之一,其运行状态直接关系到整个机械设备能否正常运行及完成预定的功能。由于滚......
扬声器是5G、AI、机器人、语音识别、VR等新技术应用中人机交互时必备的基本器件,在生产过程中对其异音故障进行自动化诊断显得十......
往复压缩机因压力适用范围广、压缩效率高和适用性强等特点,在工农业、交通运输、国防,尤其是石油、化工生产行业中广泛应用。滑动......
随着数据科学与生物医学的快速发展,基于脑电信号等其他众多电生理信号的研究已引起机器学习领域的高度关注。脑电信号是人体最为......
经济全球化的加速,使得金融市场的开放性越来越强,金融市场的风险也随之持续增加,这使得风险度量变得越来越重要,如何构建科学有效......
电磁追踪器具有不受视线的限制、体积小、精度和灵敏度高等优点,在临床医学、虚拟教学、虚拟手术等接触式三维测量领域具有广阔的......
近年来国家给予轨道交通事业大力支持,这使得我国的铁路机车也有了长足的发展。而列车车轴作为转向架的核心部件,它的安全一直是列......
针对随机噪声背景下滚动轴承局部损伤信息提取困难的问题,提出了一种奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)和局部均值分......
文章采用局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)和最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LSSVM)相结合......
在局部均值分解(LMD)的理论基础上,分析了局部脉冲干扰和随机噪声对LMD分解质量的影响,结合形态学滤波和奇异值分解(SVD)降噪理论,......
激光器调谐过程中的动态线宽是非常重要的参数,然而,当前各种测量方法得到的都是激光器稳定状态下的静态线宽.本文提出一种对干涉......
模糊熵算法在提取脑电信号特征时存在信号序列长度、步长等诸多参数不易调整的问题.提出一种基于局部均值分解、模糊熵以及共空间......
