为提高径流预测精度,采用径向基神经网络(RBFNN)数据延拓技术处理完全集合经验模态分解(CEEMDAN)方法中的端点效应问题,并根据分解......

把基于BP神经网络预测的数据延拓技术引入经验模态分解(EMD)时频分析领域,论述基于BP神经网络预测的数据延拓技术原理,通过对非线......

电力系统日负荷预测是电网稳定和安全运行的重要依据,对改善电网的供电质量,节约国家能源、降低发电企业的成本有重要意义。负荷预......

针对蓄电池内阻参数提取中待测微弱信号易受噪声和干扰的影响,利用信号和噪声的不相关性,提出了一种基于延拓相关理论的抗噪处理算......

为提高自相关法在非整周期采样情况下的频率估计精度,提出一种基于自相关的数据延拓式频率估计方法。通过分析自相关法频率估计存......

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......

近年来，目标的一维距离成像技术已经广泛应用于各种领域。一维距离像分辨率与发射信号带宽成反比，使用步进调频信号可以在不提高硬件......

把基于径向基神经网络（radbas function，RBF）预测的数据延拓技术引入经验模态分解（empirical mode decomposition，EMD）时频分析领域，论述......

分析MW组合观测值的噪声特性,评价其实际周跳探测性能,提出利用EMD阈值消噪方法进行降噪。对于EMD的端点效应问题,在MW递推均值上......

经验模态分解对非线性、非平稳信号进行平稳化处理时表现出特有的分析能力,能够有效获得非平稳信号的时频特征,但是其利用样条曲线......

经验模态分解(EMD)是一种先进的数据处理方法,对脑电信号(EEG)等非线性非平稳信号的处理非常有效。但是其在利用三次样条曲线构造......

把基于时间序列AR模型预测的数据延拓技术引入经验模态分解（EMD）时频分析领域，论述了基于AR模型的数据延拓技术原理，即先对原始数据进......