总体平均经验模态分解

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总体平均经验模态分解

: 总体经验模态分解 EEMD是Ensemble Empirical Mode Decomposition的缩写，中文是集合经验模态分解，是针对EMD方法的不足，提出了一种噪声辅助数据分析方法。EEMD分解原理是当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由...
评级：0 浏览量：299 收藏量：1 资源大小：6KB 上传时间：2018-05-29

: 基于总体平均经验模态分解的光纤周界预警系统模式识别方法针对光纤周界预警系统输出信号的非平稳特性，提出了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)的模式识别方法。预警系统基于Mach-Zehnder 干涉原理，利用4 条单模光纤构成分布式扰动传感器，实时监测周界入侵事件。该方法...
评级：0 浏览量：120 收藏量：0 资源大小：2.28MB 上传时间：2021-02-12

: 一种基于补充总体平均经验模态分解的井下配电网电缆故障在线双端行波测距方法为了解决采用传统经验模态分解的电缆故障测距方法存在的频带混叠问题,以及基于总体平均经验模态分解的电缆故障测距方法受残留白噪声影响等问题,提出了一种基于补充总体平均经验模态分解的井下配电网电缆故障在线双端...
评级：0 浏览量：3 收藏量：0 资源大小：143KB 上传时间：2024-10-31

: 行业分类-设备装置-一种基于总体平均经验模态分解与改进Elman神经网络的风功率组合预测方法.zip 标题中的“一种基于总体平均经验模态分解与改进Elman神经网络的风功率组合预测方法”揭示了这个压缩包文件包含的研究重点，涉及到风能领域、时间序列预测以及机器学习算法的应用。具体来说，我们可以从以下几个方面...
评级：0 浏览量：74 收藏量：0 资源大小：488KB 上传时间：2021-09-03

: 基于总体平均经验模态分解与改进Elman神经网络的风功率组合预测.pdf 基于总体平均经验模态分解与改进Elman神经网络的风功率组合预测.pdf
评级：0 浏览量：55 收藏量：0 资源大小：1.47MB 上传时间：2021-09-27

: EEMD总体平均经验模式分解程序_经验模式分解这种方法主要用于非线性、非平稳信号的处理，能将复杂信号分解为一系列内在模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF），每个IMF代表了不同频率成分的振动。EEMD是EMD的一种改进版本，全称为增强版经验模式分解...
评级：5 浏览量：48 收藏量：0 资源大小：28KB 上传时间：2022-09-23

: 基于总体经验模态分解的水文序列多尺度分析 (2011年) 将白噪声加入原始序列,经过总体经验模态分解后得到固有模态函数,通过对结果进行显著性检验并最终得到水文时间序列主要振荡周期、中心频率、平均振幅等信息.通过对黄河三门峡水文站实测天然年径流序列进行分析,发现...
评级：0 浏览量：124 收藏量：0 资源大小：232KB 上传时间：2021-05-17

: 行业分类-设备装置-总体平均经验模式分解协助噪声确定方法.zip 在IT行业中，尤其是在数据分析、信号处理以及机器学习领域，"总体平均经验模式分解协助噪声确定方法"是一个重要的概念。这个主题主要涉及到如何通过数学建模和统计分析来识别和分离设备装置中的噪声信号，以便更好地...
评级：0 浏览量：40 收藏量：0 资源大小：452KB 上传时间：2021-08-30

: 行业分类-设备装置-完备总体经验模态分解和深度信念网络的风速预测方法.zip 本文主要探讨了如何结合完备总体经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）和深度信念网络（Deep Belief Network, DBN）来实现风速的预测。这两种方法在处理非线性、非平稳时间序列数据时具有显著优势。 ...
评级：0 浏览量：65 收藏量：0 资源大小：432KB 上传时间：2021-08-20

: 基于经验模态分解与BP神经网络的农机总动力增长预测.pdf 本文主要探讨了一种基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）与BP神经网络相结合的农机总动力增长预测模型。农机总动力的增长预测对于农业机械化发展规划的制定以及相关政策的出台具有重要意义，...
评级：0 浏览量：47 收藏量：0 资源大小：654KB 上传时间：2021-09-26

: 行业分类-设备装置-一种小波包辅助的自适应抗混总体平均经验模式分解方法.zip 标题中的“行业分类-设备装置-一种小波包辅助的自适应抗混总体平均经验模式分解方法”揭示了这个主题属于设备装置领域，并且涉及到一种特定的信号处理技术，即小波包辅助的自适应抗混总体平均经验模式分解（Adaptive...
评级：0 浏览量：40 收藏量：0 资源大小：610KB 上传时间：2021-09-11

: 基于变分模态分解和模糊C均值聚类的滚动轴承故障诊断_刘长良.pdf 实验结果表明，相较于基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）的方法，VMD和FCM的组合在相同载荷条件下的故障诊断中表现出更高的分类性能，且对FCM的初始参数选择不敏感。在变载荷情况下，虽然部分...
评级：0 浏览量：282 收藏量：1 资源大小：915KB 上传时间：2020-09-03

: EEMD总体经验模式分解算法matlab程序 **EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）总体经验模式分解**是一种强大的数据分析方法，尤其在处理非线性、非平稳时间序列数据时表现出色。这个算法是**经验模式分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）...
评级：3 浏览量：2271 收藏量：14 资源大小：188KB 上传时间：2018-06-02

: 井下配电网电缆故障在线双端行波测距方法为了解决采用传统经验模态分解的电缆故障测距方法存在的频带混叠问题,以及基于总体平均经验模态分解的电缆故障测距方法受残留白噪声影响等问题,提出了一种基于补充总体平均经验模态分解的井下配电网电缆故障在线双端...
评级：0 浏览量：533 收藏量：0 资源大小：250KB 上传时间：2020-07-17

: 基于EEMD与改进小波阈值的磁记忆信号降噪研究针对此问题,提出了基于总体平均经验模态分解和改进小波半软阈值的降噪算法。首先利用总体平均经验模态分解得到若干个本征模函数,经过相关性分析后提取本征模函数的有效分量,用人工蜂群优化算法改进阈值函数,再分别对...
评级：0 浏览量：296 收藏量：0 资源大小：710KB 上传时间：2020-06-20

: 集成变分模态分解和希尔伯特-黄变换的结构振动时频提取模型.docx 知识点5：经验模态分解（EMD）的优点和缺陷 * EMD可以克服FFT和STFT的缺陷，适用于非线性信号分析处理。 * EMD的缺陷包括模态混叠现象和端点效应。知识点6：变分模态分解（VMD）的优点 * VMD可以克服EMD的缺陷，...
评级：0 浏览量：38 收藏量：1 资源大小：522KB 上传时间：2022-11-29

: 一种改进HHT识别模态参数精度的方法文章指出，为克服模态混淆，研究人员提出了如总体平均经验模态分解、特征波延拓等改进措施，以及利用间断检测等方法。这些方法有助于分离出真实模态，并能够处理由于模态混淆导致的频率识别问题。在引言部分，文章...
评级：0 浏览量：108 收藏量：0 资源大小：706KB 上传时间：2020-02-20

: EMD分解以及边界镜像延拓程序 emd程序包包含的是一个用于处理非线性、非平稳信号的工具，主要采用了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）方法，并结合了边界镜像延拓技术来优化端点效应。以下是关于这两个核心概念的详细解释： ...
评级：0 浏览量：742 收藏量：6 资源大小：8KB 上传时间：2018-04-12

: 基于改进HHT理论的大型桥梁动态特性分析 (2010年) 针对Hilbert―Huang变换（HHT）中原经验模态分解法在信号存在中断时出现模态混叠问题，研究了利用噪声辅助的分解方法――总体平均经验模态分解法（ensemble empIrical mode decomposition，EEMD）的分解过程及其噪声...
评级：0 浏览量：73 收藏量：0 资源大小：312KB 上传时间：2021-05-17

: EEMD：信号处理模式的改进分解方法标题"EEMD_EEMD_"似乎是指"Empirical Mode Decomposition Enhanced Ensemble EMD（增强型经验模态分解）"，这是一种在信号处理领域中用于非线性、非平稳信号分析的先进技术。EEMD是原始经验模态分解（EMD）的一种...
评级：5 浏览量：339 收藏量：0 资源大小：5KB 上传时间：2021-10-03

: EEMD生命探测雷达人体数量识别技术为解决这一问题，引入了总体平均经验模态分解（EEMD）。EEMD在EMD基础上加入了高斯白噪声，通过多次运行EMD并取平均，降低了模态混叠的影响，使得信号在不同尺度上的特征更加清晰。在EEMD分解后的IMF分量中，通过...
评级：0 浏览量：133 收藏量：0 资源大小：428KB 上传时间：2020-10-16

: EEMD.rar_matlab例程_matlab_ 然而，由于EMD自身存在一些问题，如模式混叠、边界效应等，因此学者们提出了一种改进版——总体平均经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD），以解决这些问题。标题中的"EEMD.rar"是一个...
评级：0 浏览量：58 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2021-08-11

: CEEMDAN 去噪在拉曼光谱中的应用研究提出一种基于自适应...与经验模态分解法(EMD)和总体平均经验模态分解法(EEMD)的对比表明，CEEMDAN 去噪法不但在高信噪比的拉曼光谱信号去噪中取得良好的去噪效果，而且在低信噪比的拉曼光谱信号去噪中依然优势明显。
评级：0 浏览量：261 收藏量：0 资源大小：2.97MB 上传时间：2021-02-04

: 利用GPS和GRACE分析四川地表垂向位移变化.pdf 本文是关于利用全球定位系统（GPS）和重力恢复与气候实验（GRACE）卫星数据来分析四川省地表垂向位移变化的研究...关键词包括地表垂向位移、陆地水储量、连续运行参考站、时间序列分析以及改进的总体平均经验模态分解。
评级：5 浏览量：73 收藏量：0 资源大小：7.77MB 上传时间：2021-09-07

: 医用蝉鸣声多样化合成的一种新方法 (2015年) 耳呜掩蔽疗法是根据耳呜的频谱和响度来...首先，利用总体平均经验模态分解法的自适应带通滤波特性，将不同共振峰分离出来；然后通过归一化希尔伯特算法计算出各自的瞬时频率和瞬时幅度；最后利用AM-FM合成蝉呜声．实验
评级：0 浏览量：73 收藏量：0 资源大小：317KB 上传时间：2021-04-26

: 基于EEMD的LS-SVM和ELM混合短期风速预测其中，一种有效的预测方法是基于总体平均经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）的混合预测模型。EEMD是一种处理非线性和非平稳信号的自适应分析方法，它可以将复杂的信号分解为若干个平稳的...
评级：0 浏览量：294 收藏量：5 资源大小：879KB 上传时间：2019-12-28

: 论文研究-基于EEMD残差的故障诊断方法 .pdf 基于EEMD残差的故障诊断方法是当前故障诊断领域的一项创新技术，它依托于经验模态分解（EMD）和总体平均经验模态分解（EEMD）的方法。EMD是希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）中的核心技术，由N.E....
评级：0 浏览量：269 收藏量：0 资源大小：340KB 上传时间：2019-08-16

: 基于ESPSA的无次级路径主动噪声控制方法然后，利用总体平均经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）方法将混合信号中的独立分量成分进行分离。EEMD是一种用于信号处理的技术，可以将复杂的非线性和非平稳信号分解为有限数量的本征...
评级：0 浏览量：139 收藏量：2 资源大小：504KB 上传时间：2020-02-13

: 基于CEEMD的GPS多路径改正模型研究.pdf 作者通过使用总体完备经验模态分解（CEEMD）技术，构建了一种新的多路径改正模型，以提高GPS变形监测的动态定位精度。 GPS定位系统在短基线差分解算中能够有效地消除电离层延迟、对流层延迟等空间相关性强的误差，...
评级：0 浏览量：82 收藏量：0 资源大小：345KB 上传时间：2021-09-07

: 基于EEMD和二代小波变换的表面肌电信号消噪方法* (2012年) 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)...
评级：0 浏览量：242 收藏量：1 资源大小：414KB 上传时间：2021-04-25

: 基于改进EEMD的电能质量扰动检测研究.pdf 针对电能质量检测对噪声敏感的特点，集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition， EEMD）对电能质量扰动信号检测过程中存在模态混叠，以及EEMD对固有模式函数（Intrinsic Mode Functions，IMF）分量...
评级：0 浏览量：183 收藏量：2 资源大小：1018KB 上传时间：2019-09-12

: 基于EEMD的齿轮故障诊断方法研究为了克服这些限制，本文提出了一种基于经验模态分解(EMD)改进的总体经验模态分解(EEMD)技术，并结合希尔伯特包络分析(Hilbert Envelope Analysis)的齿轮故障诊断方法。 EEMD是EMD的增强版本，旨在解决EMD中常见的...
评级：1 浏览量：710 收藏量：5 资源大小：985KB 上传时间：2020-07-02

: 基于EEMD和BP神经网络的风机齿轮箱故障诊断方法.pdf 文章主要探讨了一种针对风机齿轮箱故障诊断的新方法，该方法结合了总体平均经验模式分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD）和反向传播（Back Propagation, BP）神经网络。风机齿轮箱作为风力发电机的...
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: Multidimensional k-nearest neighbor model based on EEMD for financial time series forecasting 本文提出了一种基于集成经验模态分解（EEMD）的多维k-最近邻（MKNN）模型，用于金融时间序列的预测，特别是用于同时预测股票的收盘价和最高价。首先，我们来看看集成经验模态分解（EEMD）。EEMD是一种用于处理非...
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: 论文研究-CEEMD-WT和CNN在短期风速预测中的应用研究.pdf 由于风速存在随机性和不稳定性，为了提高短期风速预测的精度，提出了一种基于完备总体经验模态分解（CEEMD）、小波变换（WT）和卷积神经网络（CNN）的短期风速预测混合模型。首先，CEEMD算法把原始风速序列分解成...
评级：0 浏览量：455 收藏量：6 资源大小：625KB 上传时间：2019-09-16

: 基于HHT的管道阀门内漏声发射检测研究 (2012年) 针对管道阀门内漏声发射信号的非平稳特征，提出将总体平均经验模式分解(EEMD)和希尔伯特变换相结合的希尔伯特黄变换(HHT)方法应用于管道阀门内漏声发射检测中。利用EEMD方法将阀门内漏声发射信号自适应分解为一簇...
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