导读:本文包含了经验模态分解方法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:分解,经验,模态,信号,阈值,误差,方法。
经验模态分解方法论文文献综述
王平根,吕敬祥[1]（2019）在《基于混合阈值的清除重复间隔阈值经验模态分解去噪方法》一文中研究指出经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)被认为是一种有潜力的非线性非静态信号去噪方法。传统的经验模态分解阈值去噪在零点附近存在不连续性的缺点,Kopsinis提出了EMD-IIT和EMD-CIIT方法,但这两种方法对阈值过于敏感,即区间极值轻微的偏差就有可能导致去掉整个区间曲线,因此本文提出一种混合阈值算法,结合了EMD-DT和EMD-IT各自的优势。仿真结果表明此去噪算法具有较好的效果。(本文来源于《井冈山大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
王骜[2]（2019）在《基于经验模态分解的发动机振动信号分析方法研究》一文中研究指出对于任何机器来说,一旦发生故障,都会产生一段无规律的非平稳信号。通过对这段非平稳信号进行分析,可以实现对机器工作状态的一个系统监测。但是,对非平稳信号的有效片段提取,是现实中的工作难点。对此,目前多使用的传统方法如振动信号处理、傅里叶变换、相关分析法等来对信号进行频域分析,其缺点是无法得知在信号所对应的时间点上的动态变化特征。本文以一段发动机故障信号处理过程为例,主要介绍了经验模态分析方法(EMD),该方法能够将信号由大化小,由非平稳化为平稳,再根据所得的平稳信号,可以更加方便的从信号中提取有效信息及信号规律,从而达到更全面、更简单的对信号进行时频分析研究的目的,由此可见经验模态分析方法具有广阔的发展和应用前景。(本文来源于《内燃机与配件》期刊2019年19期）
陈岳坪,谌炎辉,汤慧,葛动元[3]（2019）在《基于经验模态分解方法的曲面加工误差补偿》一文中研究指出采用误差补偿技术对曲面的加工误差进行补偿是提高该类零件加工精度的有效方法。针对加工误差进行经验模态分解,将加工误差分解为若干个固有模态函数(IMF)和一个res趋势项函数。根据系统误差的特征,趋势项函数中一定存在系统误差,利用自相关分析法和频谱图对固有模态函数分析是否存在周期性变化系统误差,最终分解出系统误差和随机误差。搭建了数控机床在线检测的实验平台,实现了曲面零件的系统误差补偿。通过一个曲面零件的加工实验表明,补偿加工后的曲面精度提高了86.0%。仿真算例和实验结果表明,基于经验模态分解方法的加工误差补偿能有效提高曲面零件的加工精度。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2019年10期）
王亚娟,李怀良,庹先国,沈统[4]（2019）在《一种集成经验模态分解的样本熵阈值微地震信号降噪方法》一文中研究指出微地震信号的采集过程中,会不可避免地混合非平稳随机噪声,传统的线性滤波和频谱分析方法对这种混合信号的去噪效果并不理想。针对这一需求,本文提出了一种新的降噪方法。首先对含噪声的微地震信号执行集成经验模态分解(EEMD),获取一系列不同频率成分的本征模态函数(IMF);为了区分这些IMF分量中的信号和噪声,文中通过计算各个IMF分量的样本熵,根据所设置的样本熵阈值来提取符合微地震信号特征的IMF分量,并对这些IMF分量进行信号重构,由此达到抑制随机噪声的目的。将提出的方法应用于模拟数据和实测微地震数据,均表明该方法具有理想的降噪效果。(本文来源于《物探与化探》期刊2019年05期）
刘晨光,王宗林[5]（2019）在《一种基于经验模态分解的梁式桥冲击系数检测计算方法》一文中研究指出为解决基于桥梁动位移的桥梁实测冲击系数计算方法受检测人员主观判断影响较大、计算假定与实际工况存在偏差等问题,以信号经验模态分解为主要技术手段,提出了一种改进的适用于桥梁冲击系数计算中动静位移分量分离的方法。该方法通过对实测桥梁动位移信号进行经验模态分解,选择大尺度的固有模态函数与残余量之和作为动位移中所包含准静态趋势项的近似。数值计算结果表明,此方法的静位移分离结果与真实静位移具有良好相似性,且分离结果受噪声影响较小,具有良好的工程适用性。(本文来源于《低温建筑技术》期刊2019年09期）
李一博,刘嘉玮,芮小博,王晢,綦磊[6]（2019）在《基于集合经验模态分解和小波阈值的真空泵振动信号降噪方法》一文中研究指出真空泵的振动信号具有非平稳、非线性的特性,且夹杂着大量背景噪声,难以直接对其特征信号进行提取、分析,阻碍对真空泵的在线故障诊断。为此,文章提出基于集合经验模态分解(EEMD)的真空泵振动信号小波阈值降噪方法:首先将振动信号进行EEMD分解,得到若干个本征模态函数(IMF)与余项,然后引入归一化自相关函数对IMF分量进行筛选,再对筛选出的IMF分量进行小波阈值降噪处理,最后将降噪后的IMF分量与未处理的IMF分量和余项进行重构,得到降噪后的真空泵振动信号。对仿真与实验信号进行降噪处理的结果表明该方法优于现有的降噪方法,为真空泵振动信号的降噪提供了新的途径。(本文来源于《航天器环境工程》期刊2019年05期）
张未英,杨东变,姚洁[7]（2019）在《基于经验模态分解的RR间期频域成分分析方法》一文中研究指出目的自主神经能够调控心血管系统,对高血压、糖尿病等慢病的发生、发展有重要的影响,对其功能的评测有重要价值。RR间期的频域值常被用来表征自主神经功能,但近年来研究表明该指标并不能很好量化交感和副交感活性,本文提出了一种基于呼吸的改进自主神经功能评测方法。方法通过经验模态分析方法将RR序列分解为呼吸相关与呼吸不相关两部分,设计深呼吸与速算两种任务检验传统心率变异性频域成分与本文改进的成分之间的差异。结果呼吸幅度最大斜率序列与RR间期序列显着相似,基于最大斜率与RR间期的固有模态函数的相关性成功地将心率变异性分解为呼吸相关与呼吸无关两部分,研究表明这两部分在深呼吸与速算过程中分别能够较好的反应任务的自主功能变化。结论呼吸相关与不相关的RR间期频域成分能够分别表示副交感神经与交感神经活性。(本文来源于《心脏杂志》期刊2019年05期）
杨大春[8]（2019）在《基于集合经验模态分解的滚动轴承振动信号希尔伯特谱分析方法》一文中研究指出针对滚动轴承振动信号的特点,提出一种基于集合经验模态分解的滚动轴承振动信号希尔伯特谱分析方法。这一方法采用集合经验模态分解对滚动轴承振动信号进行分解,可以抑制传统经验模态分解可能产生的模态混淆现象。对于所得到的所有固有模态函数,采用相关因数法自动获取与原信号相关程度大的固有模态函数分量,并进行希尔伯特变换,计算瞬时频率和幅值,进而得到振动信号的时间、频率和幅值叁维希尔伯特谱。通过对滚动轴承仿真信号与实际振动信号进行试验研究,验证了利用基于集合经验模态分解的滚动轴承振动信号希尔伯特谱分析方法进行故障诊断的有效性。(本文来源于《机械制造》期刊2019年08期）
孙祥晟,陈芳芳,贾鉴,陈浩,胡康飞[9]（2019）在《基于经验模态分解的神经网络光伏发电预测方法研究》一文中研究指出光伏发电作为电力生产的重要环节,其发电量预测已被视为电力系统规划和运行的重要组成部分。由于短期光伏发电的随机性、复杂性和易受外界因素干扰的特点,很难做出准确的分析和预测。本文提出了一种基于经验模态分解的神经网络短期光伏发电量预测的方法,利用光伏电站所给的相似日的历史发电数据和天气情况作为输入参数进行训练所建立的模型来预测次日的发电量。该方法适用于光伏发电量预测,能有效减小误差,具有一定的参考价值。(本文来源于《电气技术》期刊2019年08期）
张金萍,肖宏林,张鑫[10]（2019）在《基于经验模态分解方法和信息熵的水沙关系研究》一文中研究指出为研究黄河中游水沙关系及其细部演化特征,利用黄河中游控制性水文站——潼关水文站1919—2015年实测径流量和输沙量资料作为研究数据,采用经验模态分解方法分析径流和泥沙随机变化的复杂性,并运用信息熵理论计算不同时间尺度上径流和泥沙分解序列及原始序列的熵值、径流与泥沙各分量与其原始序列之间的互信息、径流与泥沙之间的互信息。结果表明:潼关水文站径流量与输沙量变化具有显着下降的趋势;径流量和输沙量在一定程度上表现为某种同步变化关系;径流量与输沙量的长周期分量及趋势项互信息较大,因此水沙关系宜采用长周期研究,趋势项分量数据信息阐述原始序列数据信息比较可靠。(本文来源于《水资源保护》期刊2019年04期）
经验模态分解方法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
对于任何机器来说,一旦发生故障,都会产生一段无规律的非平稳信号。通过对这段非平稳信号进行分析,可以实现对机器工作状态的一个系统监测。但是,对非平稳信号的有效片段提取,是现实中的工作难点。对此,目前多使用的传统方法如振动信号处理、傅里叶变换、相关分析法等来对信号进行频域分析,其缺点是无法得知在信号所对应的时间点上的动态变化特征。本文以一段发动机故障信号处理过程为例,主要介绍了经验模态分析方法(EMD),该方法能够将信号由大化小,由非平稳化为平稳,再根据所得的平稳信号,可以更加方便的从信号中提取有效信息及信号规律,从而达到更全面、更简单的对信号进行时频分析研究的目的,由此可见经验模态分析方法具有广阔的发展和应用前景。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
经验模态分解方法论文参考文献
[1].王平根,吕敬祥.基于混合阈值的清除重复间隔阈值经验模态分解去噪方法[J].井冈山大学学报(自然科学版).2019
[2].王骜.基于经验模态分解的发动机振动信号分析方法研究[J].内燃机与配件.2019
[3].陈岳坪,谌炎辉,汤慧,葛动元.基于经验模态分解方法的曲面加工误差补偿[J].计算机集成制造系统.2019
[4].王亚娟,李怀良,庹先国,沈统.一种集成经验模态分解的样本熵阈值微地震信号降噪方法[J].物探与化探.2019
[5].刘晨光,王宗林.一种基于经验模态分解的梁式桥冲击系数检测计算方法[J].低温建筑技术.2019
[6].李一博,刘嘉玮,芮小博,王晢,綦磊.基于集合经验模态分解和小波阈值的真空泵振动信号降噪方法[J].航天器环境工程.2019
[7].张未英,杨东变,姚洁.基于经验模态分解的RR间期频域成分分析方法[J].心脏杂志.2019
[8].杨大春.基于集合经验模态分解的滚动轴承振动信号希尔伯特谱分析方法[J].机械制造.2019
[9].孙祥晟,陈芳芳,贾鉴,陈浩,胡康飞.基于经验模态分解的神经网络光伏发电预测方法研究[J].电气技术.2019
[10].张金萍,肖宏林,张鑫.基于经验模态分解方法和信息熵的水沙关系研究[J].水资源保护.2019
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