样本熵相关论文
为了能够准确地预测空气质量指数（AQI），建立了基于集合经验模态分解（EEMD）-样本熵（SE）的极限学习机（ELM）和门控循环单元（GRU）组合的AQI预测模......
针对综合能源系统多元负荷数据随机性强、单一算法难以得到精确预测结果的问题，提出一种基于自适应噪声的完全集成经验模态分解（CEEM......
振动监测分析是水电机组故障诊断的重要手段，如何从振动信号中滤除噪声以便于故障特征有效提取是关键问题，为此本文提出了基于非局部......
针对股票价格非平稳、非线性、高复杂和随机波动等特性使其预测难度大的问题，提出一种基于E-V-ALSTM混合深度模型的股票价格预测方......
对位于刁江流域的广西河池某矿区的典型水文气象要素：气温和降水进行时间序列特征分析。采用小波分析法对其周期特征进行分析，采用滑......
卫星载荷中存在对已知却难以分辨的高频、微弱、瞬间等特殊信号的测试需求,而常规测试系统对于此类特殊信号的检测尤为困难。这对......
当前球磨机负荷检测方法难以准确评估磨机内部变化，给磨机综合运行状态的控制和优化带来较大难度.本文设计了一款内嵌加速度传感器......
为提高非线性、非平稳振动信号下风机齿轮箱的故障识别精度，提出了基于自适应噪声完全集合经验模态分解（CEEMDAN）样本熵和麻雀搜索算......
变分模态分解算法重构信号的模态分量选取影响加速信号滤除噪声的效果。通过建立模态分解数与输入信号样本熵模型确定模态分解数，计......
为提高电力负荷预测的准确性以降低后期电力备用储能建设的成本，需采取合理精确的预测模型预测未来负荷数据，文中提出一种基于变分模......
针对滚动轴承早期故障微弱难以识别、无法有效提取故障信息特征的问题,提出一种基于SSA优化的结合了变分模态分解与熵的特征值提取......
针对单一特征值无法准确区分不同时期脑电信号的问题，提出一种基于复合特征参数的睡眠分期识别算法。该算法应用带通滤波器对原始脑......
随着发光二极管（Light-Emitting Diode,LED）等新型照明技术的发展,可见光通信（Visible Light Communication,VLC）作为一种在无线通信领......
随着我国经济的迅猛发展,我国对能源的需求也越来越大,同时在能源革命和电力转型的大背景下,大力发展可再生能源符合国家的发展需......
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......
随着航天技术的快速发展,越来越多的卫星被发射到太空中执行各种各样的任务。而电源系统为卫星在轨运行提供动力,一旦电源系统出现......
近年来,我国加快推动能源清洁、低碳、安全、高效的利用,使得光伏发电在很多领域广泛应用。光伏系统直流侧容易受环境因素的影响,......
为解决多元变分模态分解(MVMD)经验参数设置对分解结果的影响,提出一种新的自适应多元变分模态分解(AMVMD)方法并将其应用于轴承的......
目的:研究癫痫疾病对心率变异性复杂度的影响,探索癫痫疾病的病理生理机制.方法:基于多尺度熵方法回顾性分析212例癫痫患者和212例......
针对风速序列不平稳难以预测的问题,提出了一种混沌麻雀搜索算法(CSSA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的短期风速预测混合模型......
地铁短时客流预测是轨道交通运营管理工作的重要组成部分,对优化调度方案、制定运营计划以及编制列车运行图等具有重要作用。精确......
针对碳交易过程中碳价序列的非线性和非平稳性,提出一种基于多模式分解、样本熵、鲸鱼优化（whale optimization algorithm,WOA）和长......
齿轮箱作为风机的重要部件,其故障占风电机组停机故障的80%。风机齿轮箱油温预测研究是为了实现风电机组齿轮箱状态的实时检测,提......
目的:通过研究急性脑梗死患者溶栓治疗前后的脑电信号特征,探讨样本熵算法在急性脑梗死溶栓治疗监测中的应用.方法:采用频谱和样本......
为进一步探究不同类型特征互补性对脑电情绪分类的影响，提出一种基于多特征融合的脑电情绪分类新方法。首先对预处理后的脑电信号进......
聚焦于具有极度非线性、非平稳性等特征的比特币价格预测问题,在长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）基础上构建了4个混合......
针对联合收割机行走齿轮箱故障诊断率低的问题,提出了基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)及样本熵优化VMD参数的故障特征提取方法......
近年来,中国高铁的发展速度令人称赞,被誉为新时代中国的四大发明,其未来发展更加让人期待。相比于传统铁路,高铁速度快,对风速变......
手部肢体运动障碍是脑卒中患者经常并发的症状,鉴于手部肢体功能在生活工作中占有相当大的比重,因此有效恢复手部功能对脑卒中患者......
城市交通流量预测是通过技术手段和有效利用获得的数据来预测城市交通短期流量,在城市道路规划和交通管理中具有重要作用。并且城......
为提高混凝土坝变形监测数据的预测精度,构建了一种基于集成经验模态分解(EEMD)与样本熵重构(SE)的长短期记忆网络(LSTM)预测模型.......
风机齿轮箱振动信号成分复杂,而经验模态分解(EMD)在故障诊断中存在模态混叠和端点效应问题.针对此问题,研究了一种EEMD样本熵和高......
为研究纯电动公交车乘员的乘坐舒适性,文章对不同实验人员乘坐公交车时座椅位置的三向加速度和乘员的心率进行数据采集.采用样本熵......
针对传统单一的预测方法精度不高,为进一步提高预测精度,提出VMD-SE与BiLSTM结合的形式建立预测模型,分析和利用气象参数、日期类......
情绪调节是一种试图影响自己或他人的情绪,改变情绪体验的强度和对情绪信息关注度的行为。情绪重评策略被认为是最有效但也是最复......
针对齿轮振动信号的非线性和非平稳性,采用ITD-样本熵方法来进行故障的特征提取.首先用ITD分解方法把原始信号分解成一系列PR分量.......
本文首次用样本熵的理论研究了心电图的ST段,将心电图ST段样本熵分析结果和ECG样本熵分析结果进行比较.我们发现了健康人心电图ST......
目的:研究一种刺激下肢跖屈肌和背屈肌最大化改善患者下肢肌肉收缩的功能性电刺激方法.方法:首先采用Matlab软件处理、分析小腿各......
通过脑电分析来给予脑死亡诊断一个更为确切的定义，对于减少风险和防止误诊是具有十分重要的意义的。从医院中采集的脑电数据允许我......
不可再生资源的枯竭推动着新能源的发展,风电作为目前风能利用的主要形式得到了大面积推广.但风速非线性、非平稳性、时序性的特点......
针对目前和应涌流识别方法较少的情况,使用VMD对励磁涌流与和应涌流电流信号进行分解.对VMD分解后的各本征模态分量求样本熵值组成......
目的通过样本熵定量评估生酮饮食治疗婴儿痉挛症(IS)的临床疗效及脑电图的改变，了解临床疗效与脑电图之间的定量关系。方法选择2010......
针对非平稳风电功率序列的波动特性,单一预测模型无法挖掘出深层次的时序特征的问题,文章提出了一种基于奇异谱分析时序的分解组合......
针对风电功率超短期预测问题,提出基于快速集合经验模态分解(Fast Ensemble Empirical Mode Decomposition, FEEMD)、样本熵(Sampl......
为对行星齿轮进行故障诊断,采用自适应噪声完备总体经验模态分解(CEEMDAN)方法对采集的信号进行分解.对分解得到的各IMF分量进行相......
