期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到372篇文章
< 1 2 … 19 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
结合自适应噪声完备集合经验模态分解的深度学习模型在电离层闪烁预报中的研究 被引量：1
1
作者 尹逊哲 岳东杰 +2 位作者 翟长治 陈雨田 程晓云 《甘肃科学学报》 2024年第1期117-124,共8页
电离层闪烁可能导致通信系统误码率增加和GNSS定位精度下降。由于电离层闪烁的偶发性,闪烁预报非常困难。为了提高对电离层闪烁的预测精度,提出了一种综合多种方法的混合预测模型,利用电离层闪烁标签值(S4label)进行辅助,结合“分解-集... 电离层闪烁可能导致通信系统误码率增加和GNSS定位精度下降。由于电离层闪烁的偶发性,闪烁预报非常困难。为了提高对电离层闪烁的预测精度,提出了一种综合多种方法的混合预测模型,利用电离层闪烁标签值(S4label)进行辅助,结合“分解-集成”思想的深度学习模型进行预测。首先采用CEEMDAN算法将原始数据分解为多个子信号,并基于样本熵指标,使用K-Means算法将这些子信号重构为高频、低频和趋势3种信号。后利用VMD法对高频信号进行二次分解,借助自注意力LSTM模型实现对高低频信号的逐步预测。实验结果表明,与传统的LSTM模型相比,混合模型预测精度明显提高。在地磁平静期,该模型的预测效果得到显著改善,R^(2)、RMSE、MAE、MAPE代表的精度分别提升了32.2%、58.7%、51.2%、44.7%。因此,该模型能更准确地预测电离层闪烁现象的发生,对电离层闪烁的预测研究具有很好的参考价值。 展开更多
关键词 电离层 电离层闪烁预报 自适应噪声完备集合经验模态分解 变分模态分解 深度学习
在线阅读 下载PDF
基于完全自适应噪声集合经验模态分解和互相关分析的核电厂信号降噪研究 被引量：2
2
作者 刘琳琳 王振宇 +1 位作者 李露 陈嘉翊 《核科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期80-90,共11页
针对在强噪声背景中提取核电厂信号有效成分的问题,本文提出一种将完全自适应噪声集合经验模态分解与互相关分析法相结合的降噪方法并进行验证。该方法的主要步骤如下。首先,通过完全自适应噪声集合经验模态分解法对电站信号进行有效分... 针对在强噪声背景中提取核电厂信号有效成分的问题,本文提出一种将完全自适应噪声集合经验模态分解与互相关分析法相结合的降噪方法并进行验证。该方法的主要步骤如下。首先,通过完全自适应噪声集合经验模态分解法对电站信号进行有效分解,得到全部的本征模态分量。然后,根据互相关系数将上述分量进行筛选,得到有用信号主导的分量,将其叠加、重构成降噪后信号。最后,使用降噪指标对降噪效果进行评价。结果表明:与基于经验模态分解、集合经验模态分解的降噪方法相比,本文所提方法得到的降噪后信号信噪比更高、均方根误差更小、相关系数更大、平滑度更好,具有更优的降噪效果。 展开更多
关键词 信号降噪 经验模态分解 集合经验模态分解 完全自适应噪声集合经验模态分解 互相关分析
在线阅读 下载PDF
一种添加部分自适应噪声的集成经验模态分解方法
3
作者 李昊 陈强 徐一雄 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期227-234,共8页
为了解决集成经验模态分解(EEMD)及其改进形式中普遍存在的噪声量和计算量需求大的问题,统计分析了白噪声内涵模态函数(IMF)的极值点和能量变化规律,总结出白噪声IMF极值点数随长度和阶数变化的经验公式。发现白噪声的高阶IMF不能有效... 为了解决集成经验模态分解(EEMD)及其改进形式中普遍存在的噪声量和计算量需求大的问题,统计分析了白噪声内涵模态函数(IMF)的极值点和能量变化规律,总结出白噪声IMF极值点数随长度和阶数变化的经验公式。发现白噪声的高阶IMF不能有效调整信号的极值点分布,提出添加部分自适应噪声的集成经验模态分解(EEMDPAN)。相比于自适应噪声完全集成经验模态分解(CEEMDAN),EEMDPAN有2点改进:不使用全部独立的自适应噪声,而使用成对相加为0的互补自适应噪声;不添加全部阶的自适应噪声,而是在中间的某一阶停止,而后使用经典EMD方法。对2个人工信号进行分解,实验证明,EEMDPAN很好地继承了EEMD抑制模态混叠的能力,相比于CEEMDAN,计算量降低至1/3,并且分解结果的低阶成分信号附加噪声更小,高阶成分信号可信度更高。 展开更多
关键词 自适应噪声 集成经验模态分解 白噪声 内涵模态函数 互补噪声 附加噪声 信号可信度
在线阅读 下载PDF
基于自适应噪声完备经验模态分解−样本熵−长短期记忆神经网络和核密度估计的短期电力负荷区间预测 被引量：23
4
作者 赵会茹 张士营 +2 位作者 赵一航 刘红雨 邱宝红 《现代电力》 北大核心 2021年第2期138-146,共9页
短期电力负荷具有较强的随机性和波动性,其预测的准确性对于提升供电可靠性、电力系统运行经济性至关重要。针对传统确定性预测不能反映未来负荷波动的弊端,基于“点预测+区间估计”的思路提出了一种短期负荷区间预测方法。首先基于自... 短期电力负荷具有较强的随机性和波动性,其预测的准确性对于提升供电可靠性、电力系统运行经济性至关重要。针对传统确定性预测不能反映未来负荷波动的弊端,基于“点预测+区间估计”的思路提出了一种短期负荷区间预测方法。首先基于自适应噪声完备经验模态分解方法将负荷序列分解为多个模态分量,并根据不同序列样本熵的计算结果将序列进行重构以降低运算量。在此基础上,针对每一个分量分别构建长短期记忆神经网络预测模型,得到未来负荷点预测值。基于此利用核密度估计方法对预测误差的分布进行估计,进而结合点预测结果实现未来短期负荷的区间预测。通过将此模型与其他模型进行对比,结果表明此模型能够实现更低的点预测误差,同时在区间预测中也表现出更好的综合性能。 展开更多
关键词 短期负荷预测 自适应噪声完备经验模态分解 长短期记忆神经网络 核密度估计
在线阅读 下载PDF
基于完全自适应噪声集合经验模态分解的短时交通流组合预测
5
作者 熊浩 张丽 郝椿淋 《物流科技》 2024年第19期97-103,共7页
为了提高短时交通流预测的准确性,鉴于短时交通流非平稳、难预测的特征,提出了基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)短时交通流组合预测方法。利用CEEMDAN将原始短时交通流信号进行分解得多个复杂度、频率不同的时间序列分量,... 为了提高短时交通流预测的准确性,鉴于短时交通流非平稳、难预测的特征,提出了基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)短时交通流组合预测方法。利用CEEMDAN将原始短时交通流信号进行分解得多个复杂度、频率不同的时间序列分量,利用排列熵算法(PE算法)计算各分量的复杂度;然后根据复杂度和随机性的不同分为高频和低频,分别使用ATT-TCN-BIGRU模型和ARIMA模型对高频分量和低频分量进行预测,最后叠加高频和低频的每个分量预测结果作为最终短时交通流预测值。仿真分析结果表明:与ARIMA模型、TCN模型、BIGRU模型、ATT-TCN-BIGRU模型相比,此模型的平均绝对误差及平均绝对百分比误差为最小,预测精度更高。 展开更多
关键词 短时交通流预测 完全自适应噪声集合经验模态分解 排列熵 组合预测
在线阅读 下载PDF
基于序关系分析法和自适应噪声完备集合经验模态分解法的直升机飞行培训安全风险评估指标权重分析 被引量：9
6
作者 许铭赫 高扬 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第14期6089-6096,共8页
为有效管控直升机飞行培训的安全风险,依据“人-机-环-管”(man-machine-environment-management,MMEM)理论构建直升机飞行培训安全风险评估指标体系,并提出基于序关系分析法(order relation analysis method,G1)和自适应噪声完备集合... 为有效管控直升机飞行培训的安全风险,依据“人-机-环-管”(man-machine-environment-management,MMEM)理论构建直升机飞行培训安全风险评估指标体系,并提出基于序关系分析法(order relation analysis method,G1)和自适应噪声完备集合经验模态分解法(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)的权重确定方法。利用G1确定指标的主观权重,利用CEEMDAN确定指标的客观权重,然后利用最小相对信息熵原理最终确定直升机飞行培训安全风险评估指标的组合权重。以典型直升机飞行培训机构为例进行分析。结果表明不良天气对系统安全的影响最大,同时验证了该方法的简便实用,可以有效帮助机构有针对性地实施安全风险控制和管理。 展开更多
关键词 直升机飞行培训 安全风险 序关系分析法(G1) 自适应噪声完备集合经验模态分解法(ceemdan) 指标权重
在线阅读 下载PDF
采用样本熵自适应噪声完备经验模态分解的脑电信号眼电伪迹去除算法 被引量：16
7
作者 杨磊 杨帆 何艳 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期177-184,共8页
针对脑电(EEG)信号容易被眼电(EOG)伪迹污染,而常规伪迹去除算法会导致EEG有用信息大量丢失的问题,提出一种采用样本熵完备经验模态分解的EOG伪迹去除算法。首先,利用独立成分分析(ICA)算法将EEG分解为独立分量;然后,对各独立分量进行... 针对脑电(EEG)信号容易被眼电(EOG)伪迹污染,而常规伪迹去除算法会导致EEG有用信息大量丢失的问题,提出一种采用样本熵完备经验模态分解的EOG伪迹去除算法。首先,利用独立成分分析(ICA)算法将EEG分解为独立分量;然后,对各独立分量进行样本熵分析,接着引入阈值对伪迹分量进行自动识别,识别后的伪迹分量经过自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)算法分解后采用小波阈值降噪;最后采用逆CEEMDAN和逆ICA算法重构信号,达到伪迹去除的目的。采用公开的BCI2000运动想象数据集中60组数据进行实验,结果表明,所提算法的EOG伪迹自动识别正确率达80%,比基于峰度的伪迹识别算法提高约26.7%;采用公开的Klados EEG数据集中15组数据进行实验,结果表明,重构后的EEG信号与纯净的EEG信号的相关系数为0.841,均方根误差较受污染信号降低约56.82%。实验结果证明了所提算法在提高伪迹去除能力的同时能够有效保留有用脑电信息。 展开更多
关键词 脑电图 眼电伪迹 独立成分分析 自适应噪声完备经验模态分解 小波
在线阅读 下载PDF
自适应噪声均值优选集成经验模态分解及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：7
8
作者 童靳于 苏缪涎 +3 位作者 郑近德 潘海洋 潘紫微 包家汉 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期41-49,共9页
为了提高自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)的分解能力和分解精度,解决CEEMDAN方法中噪声残留等问题,提出了一种改进的CEEMDAN方法——自适应噪声均值优选集... 为了提高自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)的分解能力和分解精度,解决CEEMDAN方法中噪声残留等问题,提出了一种改进的CEEMDAN方法——自适应噪声均值优选集成经验模态分解(mean-optimized ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, MEEMDAN)。MEEMDAN在迭代筛分过程中引入不同的权重,以正交性指标最小为依据,从不同权重下的分解结果中选取最优模态函数(IMF),确保了每一阶的IMF分量都是整体最优。通过仿真分析验证了MEEMDAN方法在分解能力和分解精度方面优于CEEMDAN方法。同时,将MEEMDAN和最大相关峭度反褶积相结合,并应用于滚动轴承仿真数据和实测数据分析,结果表明,与现有方法相比,所提方法能够更为准确地提取出故障特征频率,且在分解能力和抑制干扰频率方面更具有优越性。 展开更多
关键词 自适应噪声完整集成经验模态分解 经验模态分解 最大相关峭度反褶积 滚动轴承 故障诊断
在线阅读 下载PDF
基于经验模态分解和自适应噪声对消算法的窄带干扰抑制 被引量：9
9
作者 沈宏 张蒲 +1 位作者 徐其惠 曹贝贞 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期8-10,14,共4页
在局部放电在线检测中,自适应噪声对消算法是当前抑制窄带干扰的有效方法。由于窄带干扰频率范围很宽,滤波参数不易设置,同时实测时的窄带干扰在时频域都表现强烈,局部放电信号会完全淹没于干扰之中,使得一般改进噪声对消算法不能取得... 在局部放电在线检测中,自适应噪声对消算法是当前抑制窄带干扰的有效方法。由于窄带干扰频率范围很宽,滤波参数不易设置,同时实测时的窄带干扰在时频域都表现强烈,局部放电信号会完全淹没于干扰之中,使得一般改进噪声对消算法不能取得较好效果。为此,笔者提出一种改进经验模态分解的噪声对消算法,首先在频域中降低干扰幅值,接着利用经验模态分解的分频特性将宽频带的窄带干扰分解到不同频带,各频带内的窄带干扰频率相差有限,然后进行自适应噪声对消,以达到较好的滤波性能。仿真和实际数据验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 局部放电 窄带干扰 经验模态分解 自适应噪声对消器
在线阅读 下载PDF
改进的自适应噪声总体集合经验模态分解在光谱信号去噪中的应用 被引量：18
10
作者 李晓莉 李成伟 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1754-1762,共9页
针对近红外无创血糖检测过程中噪声对血糖浓度模型精度和稳定性的影响,提出用自适应噪声总体集合经验模态分解方法实现近红外光谱信号的去噪;同时,根据原始信号曲率和分解后本征模态函数(IMFs)曲率间的离散弗雷歇距离选择相关模态。首先... 针对近红外无创血糖检测过程中噪声对血糖浓度模型精度和稳定性的影响,提出用自适应噪声总体集合经验模态分解方法实现近红外光谱信号的去噪;同时,根据原始信号曲率和分解后本征模态函数(IMFs)曲率间的离散弗雷歇距离选择相关模态。首先,将自适应噪声的总体集合经验模态分解方法引入近红外光谱去噪过程,介绍了经验模态分解、集合经验模态分解、互补集合经验模态分解及自适应噪声总体集合经验模态分解的基本原理及具体实现过程。然后,应用基于曲率和离散弗雷歇距离的自适应噪声总体集合经验模态分解改进算法对仿真信号和光谱信号进行去噪,并将其标准差和信噪比作为评价指标。实验结果表明:应用提出的方法得到的血糖浓度近红外光谱数据其标准差为0.179 4,信噪比为19.117 5dB,实现了信号与噪声的分离,改善了重构信号质量,具有良好的自适应性,可以有效识别并提取有用信息。 展开更多
关键词 无创血糖检测 近红外光谱 信号去噪 自适应噪声总体集合经验模态分解 曲率 离散弗雷歇距离
在线阅读 下载PDF
基于自适应噪声完整聚合经验模态分解-极限学习机的短期血糖预测 被引量：6
11
作者 王延年 郭占丽 +1 位作者 袁进磊 李全忠 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期702-710,共9页
糖尿病患者的血糖浓度时间序列具有时变、非线性和非平稳的特点,为提高血糖预测精度,提出一种自适应噪声的完整聚合经验模态分解(CEEMDAN)与极限学习机(ELM)相结合的短期血糖预测模型。首先,利用CEEMDAN方法将患者的血糖浓度时间序列进... 糖尿病患者的血糖浓度时间序列具有时变、非线性和非平稳的特点,为提高血糖预测精度,提出一种自适应噪声的完整聚合经验模态分解(CEEMDAN)与极限学习机(ELM)相结合的短期血糖预测模型。首先,利用CEEMDAN方法将患者的血糖浓度时间序列进行分解,得到不同频段的血糖分量IMF(本征模态函数)和残余分量,以降低血糖时间序列的非平稳性;然后对各血糖分量IMF和残余分量分别构建极限学习机,并将各极限学习机的预测结果融合,获得患者未来血糖浓度的预测值,提高预测精度;在此基础上,进行低血糖预警。利用从河南省人民医院内分泌科采集的56例患者的数据进行模型检验,结果表明:与ELM模型和EMD-ELM模型相比,CEEMDAN-ELM短期血糖预测模型提前45 min的预测仍可达到较高预测水平(RMSE=0.205 1,MAPE=2.116 4%);低血糖预警虚警率和漏警率分别为0.97%和7.55%。血糖预测时间的延长,可以为医生和患者提供充足时间进行血糖浓度控制,提高糖尿病治疗的效果。 展开更多
关键词 血糖预测 低血糖预警 自适应噪声完整聚合经验模态分解 极限学习机
在线阅读 下载PDF
基于自适应噪声完全集合经验模态分解算法和Hurst指数的地震数据去噪方法 被引量：5
12
作者 毛世榕 史水平 +5 位作者 玉壮基 苏梅艳 李莎 何嘉 幸符 衡张清 《地震学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期258-270,共13页
在地震观测中,地震数据中普遍包含有噪声信号。由于噪声信号的干扰,地震分析的效率会受到不同程度的影响。传统的去噪方法通常需要噪声的先验知识,并且滤波时会造成部分有效信号丢失。针对这一问题,本文提出一种将自适应噪声完全集合经... 在地震观测中,地震数据中普遍包含有噪声信号。由于噪声信号的干扰,地震分析的效率会受到不同程度的影响。传统的去噪方法通常需要噪声的先验知识,并且滤波时会造成部分有效信号丢失。针对这一问题,本文提出一种将自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)算法与Hurst指数相结合的地震数据去噪方法。首先通过CEEMDAN方法将信号分解为一系列本征模函数(IMF),然后利用Hurst指数对滤波后的IMF分量进行识别,最后对地震数据IMF分量进行重构,从而实现数据去噪。与传统方法的去噪效果对比表明,本文方法可将低信噪比波形的去噪效果提高32%,将高信噪比波形的去噪效果提高6倍。同时对地磁数据的去噪结果表明,本文方法能够较完整地将地铁噪声从地磁信号波形中滤除。 展开更多
关键词 地震数据去噪 地磁数据去噪 自适应噪声完全集合经验模态分解 HURST指数
在线阅读 下载PDF
基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法 被引量：17
13
作者 蔡念 黄威威 +2 位作者 谢伟 叶倩 杨志景 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期2383-2389,共7页
经验模式分解(EMD)及其改进算法作为实用的信号处理方法至今仍然缺少严格的数学理论。该文尝试从数学理论上分析集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解的重构误差,推导了总体残留噪声的计算公式。针对自适应噪声集合经验模式分... 经验模式分解(EMD)及其改进算法作为实用的信号处理方法至今仍然缺少严格的数学理论。该文尝试从数学理论上分析集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解的重构误差,推导了总体残留噪声的计算公式。针对自适应噪声集合经验模式分解在每一层固有模态分量上仍然存在残留噪声的问题,在分解过程中添加成对的正负噪声分量,提出一种基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法。实验结果表明,相比于集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解,所提的方法能够明显地减少每一层固有模态分量中残留的噪声,拥有较好的信号重构精度和更快的分解速度。 展开更多
关键词 经验模式分解 集合经验模式分解 自适应噪声集合经验模式分解 模态混叠
在线阅读 下载PDF
自适应噪声整体经验模态分解法在CORS站数据处理中的应用 被引量：1
14
作者 李婷 《测绘标准化》 2022年第2期77-81,共5页
为了有效消除CORS站点高程时间序列噪声,提出采用EEMDAN信号处理方法。该方法可以改进信号在EEMD分解时产生的模态混叠问题。以某市CORS站点高程时间序列为试验数据,选取相关系数、均方根误差、正交性指标以及能量密度与平均周期的乘积... 为了有效消除CORS站点高程时间序列噪声,提出采用EEMDAN信号处理方法。该方法可以改进信号在EEMD分解时产生的模态混叠问题。以某市CORS站点高程时间序列为试验数据,选取相关系数、均方根误差、正交性指标以及能量密度与平均周期的乘积等定量指标,验证EEMDAN方法的有效性与优化性。结果表明,经EEMDAN方法处理的IMF分量IO值比EEMD方法处理的IMF分量IO值低53.7%,分解精度更高;EEMDAN重构后的信号均方根误差比EEMD重构后的信号均方根误差减少21.5%,相关系数增加2.1%,说明采用EEMDAN方法重构信号的效果更好。 展开更多
关键词 连续运行参考站 高程时间序列 整体经验模态分解 噪声自适应整体经验模态分解 信号提取
在线阅读 下载PDF
基于完全自适应噪声集合经验模态分解与小波变换相结合的GPS/BDS-3多路径误差削弱研究
15
作者 童润发 《现代信息科技》 2022年第15期45-47,51,共4页
多路径误差是GNSS短基线相对定位过程中主要的误差源,已经影响定位的精度。针对经验模态分解(EMD)存在断点效应和模态混叠问题,提出了一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)-小波变换(WT)的提取GNSS多路径的方法。通过两天的... 多路径误差是GNSS短基线相对定位过程中主要的误差源,已经影响定位的精度。针对经验模态分解(EMD)存在断点效应和模态混叠问题,提出了一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)-小波变换(WT)的提取GNSS多路径的方法。通过两天的GPS/BDS-3的实测数据处理分析,实验结果表明,采用CEEMDAN-WT提取多路径相关系数高于小波分析、经验模态分解(EMD),实时削弱多路径误差中使用CEEMDAN-WT比其他两者方法效果更好。 展开更多
关键词 GPS BDS-3 完全自适应噪声集合经验模态分解 恒星日滤波
在线阅读 下载PDF
基于ICEEMDAN分解的SSVEP神经网络分类模型
16
作者 李晓明 郜东瑞 陈俊 《软件导刊》 2025年第4期48-55,共8页
稳态视觉诱发电位因其高信噪比和高信息传输速率,成为脑机接口最常用的控制信号之一。然而,目前基于深度学习的方法过度依赖于个别被试者的校准资料,在被试间的分类性能方面还存在较大改进空间。针对上述难题,结合改进的自适应噪声完备... 稳态视觉诱发电位因其高信噪比和高信息传输速率,成为脑机接口最常用的控制信号之一。然而,目前基于深度学习的方法过度依赖于个别被试者的校准资料,在被试间的分类性能方面还存在较大改进空间。针对上述难题,结合改进的自适应噪声完备集合经验模态分解、基于图卷积网络的空间特征提取器以及基于压缩激励的特征融合模块提出ICE-GSE算法。该算法利用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解法将稳态视觉诱发电位信号分解成一组本征模态函数,有效降低了噪声和伪影的影响。空间特征提取器的邻接矩阵能充分表达脑电信号的空间位置关系,从而更好地学习空间域特征。为提升目标识别精度和算法鲁棒性,进一步引入特征融合模块,以便针对性选择与任务最相关的通道。在两个公开数据集上,时间窗口长度设置为0.5~1.0 s,对ICE-GSE与其他传统方法和深度学习方法进行全面比较。实验结果表明,在跨被试情况下,ICE-GSE的分类精度和信息传输速率相较对照方法更加优异,证明了其在分类任务中的可行性。 展开更多
关键词 稳态视觉诱发电位 脑机接口 自适应噪声完备集合经验模态分解 本征模态函数 图卷积 压缩激励
在线阅读 下载PDF
用CEEMDAN-ICA去除GNSS坐标时间序列噪声
17
作者 范小猛 胡川 +2 位作者 张重阳 李成洪 赵立都 《测绘科学技术学报》 2025年第1期15-20,共6页
为了改善相关系数准则识别噪声不准确的问题,提出一种联合自适应噪声完备经验模态分解CEEMDAN(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise)和独立成分分析ICA(Independ Component Analysis)的坐标时序降噪方... 为了改善相关系数准则识别噪声不准确的问题,提出一种联合自适应噪声完备经验模态分解CEEMDAN(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise)和独立成分分析ICA(Independ Component Analysis)的坐标时序降噪方法。首先对坐标时间序列进行CEEMDAN分解,根据相关系数准则得到高频分量;然后对其执行ICA分解,并根据排列熵剔除含噪声的独立分量重构坐标时间序列;最后通过模拟数据实验和实测数据实验,验证所提方法的有效性。实验结果表明,CEEMDAN-ICA可以很好地分离模拟数据中添加的噪声,降噪后数据的均方根误差相较于相关系数准则和EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)-ICA分别减少28.4%和18.8%,信噪比分别提高18.5%和8%;对于坐标时间序列,CEEMDAN-ICA降噪结果在N、E和U方向上均方根误差均最小,平均达到1.44、1.27和2.92 mm;信噪比最大,平均达到11.13、12.54和15.78 dB。 展开更多
关键词 GNSS坐标时间序列 相关系数准则 自适应噪声完备经验模态分解 独立成分分析 排列熵
在线阅读 下载PDF
基于经验模态分解和小波阈值的自适应降噪方法 被引量：12
18
作者 石志远 徐卫明 +1 位作者 周波 孟浩 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2021年第6期54-57,72,共5页
针对全波形三维激光测绘雷达(LiDAR)在数字地形测量中如何降低背景噪声问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和小波阈值的自适应降噪方法。在扫测的地形信号经EMD分解后,计算内蕴模式函数(IMF)与经过2/3阶重构的扫测信号之间的互相关函... 针对全波形三维激光测绘雷达(LiDAR)在数字地形测量中如何降低背景噪声问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和小波阈值的自适应降噪方法。在扫测的地形信号经EMD分解后,计算内蕴模式函数(IMF)与经过2/3阶重构的扫测信号之间的互相关函数,从而改善小波阈值自适应地对IMF中的高频噪声成分进行滤除。实验结果表明,与EMD重构降噪法、小波阈值降噪法和传统的EMD-小波联合降噪法比较,这种方法在对全波形LiDAR回波信号的噪声剔除和地物信号保留方面具有明显的优势,降噪后信号的误差能缩小10%~20%,波形相关性能提升5%~20%,信噪比能提升20%~40%。 展开更多
关键词 信号降噪 全波形激光雷达 经验模态分解 小波阈值 噪声自适应
在线阅读 下载PDF
基于密度聚类模态分解的卷积神经网络和长短期记忆网络短期风电功率预测 被引量：1
19
作者 崔明勇 董文韬 卢志刚 《现代电力》 北大核心 2024年第4期631-641,共11页
近年来,随着碳达峰和碳中和“双碳”战略目标的提出,风力发电已成为可再生能源发电的关键部分。为提高风电功率短期预测的准确度,提出基于密度聚类与自适应噪声完备集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition wi... 近年来,随着碳达峰和碳中和“双碳”战略目标的提出,风力发电已成为可再生能源发电的关键部分。为提高风电功率短期预测的准确度,提出基于密度聚类与自适应噪声完备集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和卷积神经网络与长短期记忆网络结合的短期风电功率预测方法。首先,利用密度聚类将风电功率与天气特征分成不同类别的数据集,通过自适应噪声完备集成经验模态分解算法将不同类别的数据进行频域分解得到子序列分量。以此为基础,将不同的子序列分量与天气特征进行特征选择,输入到卷积神经网络与长短期记忆网络的预测模型。最后,将不同的预测结果进行叠加得到最终的预测结果。整个预测过程通过聚类、分解和特征选择,有效提高了短期风电功率预测的准确度。 展开更多
关键词 风电功率预测 密度聚类 自适应噪声完备集成经验模态分解 卷积神经网络 长短期记忆网络
在线阅读 下载PDF
基于小波包分解与CEEMDAN能量熵的水电机组振动信号特征提取 被引量：2
20
作者 王淑青 罗平章 +2 位作者 胡文庆 柯洋洋 张家豪 《水电能源科学》 北大核心 2024年第6期198-202,216,共6页
针对水电机组振动信号非平稳、非线性及噪声问题,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与能量熵结合的特征提取方法,首先对采集的振动信号进行小波包降噪处理,然后对降噪后信号进行CEEMDAN分解,运用相关系数法筛选有效固有... 针对水电机组振动信号非平稳、非线性及噪声问题,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与能量熵结合的特征提取方法,首先对采集的振动信号进行小波包降噪处理,然后对降噪后信号进行CEEMDAN分解,运用相关系数法筛选有效固有模态函数(IMF)并计算其能量熵,由此构建特征向量集,最后将其输入到海洋捕食者优化支持向量机算法(MPA-SVM)进行模式识别。基于模拟信号、实测信号验证所提特征提取方法的有效性,并与其他方法作对比。结果表明,基于小波包分解与CEEMDAN能量熵的特征提取方法能准确提取特征,有效区分机组不同状态,为工程领域提供了应用价值。 展开更多
关键词 水电机组 振动信号 小波包分解 自适应噪声完备经验模态分解 能量熵 特征提取
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 19 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部