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基于EEMD和二代小波变换的表面肌电信号消噪方法
基于EEMD和二代小波变换的表面肌电信号消噪方法
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基于EEMD 和二代小波变换的表面肌电信号消噪方法*
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基于EEMD和二代小波变换的表面肌电信号消噪方法* (2012年)
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为了更好地消除混杂在表面肌电信号(sEMG)中的噪声,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)和二代小波变换的sEMG消噪新方法。首先对信号加入白噪声处理后进行经验模态分解(EMD),然后对高频的内蕴模式函数(IMF)分量进行二代小波阈值消噪处理,最后把处理后的高频IMF分量与低频IMF分量进行叠加,重构后的信号即为去噪信号。实验结果表明,该方法融合了二代小波与EEMD的优点,能更好的消除噪
基于小波变换的表面肌电信号的消噪处理 (2008年)
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基于EMD自相关的表面肌电信号消噪方法
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EWT.rar_emd、eemd_小波变换_小波提升_经验小波 特征_经验小波分解
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经验小波变换,将信号分解为多个子特征的子序列。性能较EMD、EEMD、WD等有所提升。
基于提升小波变换与EEMD的神经网络齿轮故障诊断方法.pdf
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EEMD与小波降噪结合对信号进行消噪处理_信号降噪_小波降噪_WaveletDenoise_eemd降噪_EEMD_
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此文件中包括了EEMD源程序,并通过真实的轴承故障数据运用EEMD与小波降噪相结合的方法对信号进行消噪处理,降噪结果明显。
基于EEMD降噪和HMM的采煤机摇臂滚动轴承故障诊断
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提出一种集合经验模态分解(EEMD)降噪...实验数据分析表明,所提出的基于EEMD降噪和HMM的故障诊断方法可以准确区分滚动轴承故障类型,对于4种状态轴承的识别率达到90%以上,是一种有效的采煤机摇臂滚动轴承故障诊断方法 。
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一种基于二维小波变换的图像矢量分解消噪方法,袁健,隋树林,通过研究MATLAB二维小波工具箱在含噪图像预处理中的应用,提出了一种基于二维小波变换的图像消噪的矢量分解方法。仿真结果表明,该
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基于EEMD的疲劳信号降噪方法研究
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针对滚动轴承早期故障特征十分微弱且易被强背景噪声淹没这一问题,引入零时滞4阶累积量(即峰态因数)用于描述信号中弱冲击成分偏离高斯分布的程度,从而提出一种基于EEMD降噪和滑动峰态解调的滚动轴承早期故障诊断方法 ...
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