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甘肃陇东黄土高原暖冬异常气候事件特征分析 预览
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作者 张天峰 王位泰 +2 位作者 姜惠峰 刘翔 杨智强 《中国农学通报》 2019年第12期81-88,共8页
利用西峰国家基本气象站1950—2017年气温记录序列,采用WMO极端气候指数和线性倾向估计、M-K检验、EEMD等方法,结合暖冬等级的国家标准,统计分析甘肃陇东黄土高原庆阳市冬季气温的气候变化特征。结果表明:近60年以来,极端气候指数具有... 利用西峰国家基本气象站1950—2017年气温记录序列,采用WMO极端气候指数和线性倾向估计、M-K检验、EEMD等方法,结合暖冬等级的国家标准,统计分析甘肃陇东黄土高原庆阳市冬季气温的气候变化特征。结果表明:近60年以来,极端气候指数具有明显的突变特征,突变大多出现在20世纪80年代末期到21世纪初,并且这种突变并不表现为同步位相,冬季平均气温、平均最低气温、平均最高气温等年代际变化是梯次上升的,呈持续增暖趋势,暖冬气候事件明显增多,夜间最低气温升高对冬季增暖的贡献更大。2017年冬季的极端最低气温、平均气温、平均最低和平均最高气温均突破气象历史记录,即2017年冬季为1951年以来最暖的冬季。 展开更多
关键词 暖冬气候事件 极端气候指数 M-K检验 集合经验模态分解(EEMD)
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量子粒子群算法优化相关向量机的轴承故障诊断 预览 被引量:1
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作者 吕维宗 王海瑞 舒捷 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第1期6-11,16共7页
人为因素对传统滚动轴承故障诊断方法有比较大的影响,并且故障起因比较复杂。针对此问题提出用基于量子粒子群(QPSO)算法优化的相关向量机(RVM)进行滚动轴承故障诊断。采用总体平均经验模态分解(EEMD)方法来处理滚动轴承的振动信号,分... 人为因素对传统滚动轴承故障诊断方法有比较大的影响,并且故障起因比较复杂。针对此问题提出用基于量子粒子群(QPSO)算法优化的相关向量机(RVM)进行滚动轴承故障诊断。采用总体平均经验模态分解(EEMD)方法来处理滚动轴承的振动信号,分解后可以得到很多内禀模态函数(IMF)。再把IMF能量作为特征向量输入到QPSA-RVM诊断器中对滚动轴承的故障进行准确诊断。实验结果显示:该模型可以更快地实现对滚动轴承故障的准确识别,证明了该模型的稳定性及高效性。与支持向量机(SVM)分析对比后,进一步体现出RVM方法在智能故障诊断领域中具有优势。 展开更多
关键词 量子粒子群算法 故障诊断 相关向量机 EEMD
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基于小波阈值降噪-EEMD分解的潮汐河网地区纳潮引水调度周期研究
3
作者 蒋艳君 《水电能源科学》 北大核心 2019年第2期70-73,共4页
鉴于在分析纳潮引水方案时,基于潮位周期变化规律的典型潮位过程选取难度较大,将小波阈值降噪与EEMD信号处理方法引入潮位特征分析中,结合径流量变化影响分析、端点效应消除及周期合理性检验等,提出基于小波阈值降噪-EEMD分解的潮汐河... 鉴于在分析纳潮引水方案时,基于潮位周期变化规律的典型潮位过程选取难度较大,将小波阈值降噪与EEMD信号处理方法引入潮位特征分析中,结合径流量变化影响分析、端点效应消除及周期合理性检验等,提出基于小波阈值降噪-EEMD分解的潮汐河网地区纳潮引水调度周期识别方法。对福州市南台岛纳潮引水调度周期的分析结果表明,南台岛纳潮引水调度周期为14d,利用小波阈值降噪-EEMD分解法提取潮汐河网地区纳潮引水调度周期合理可行。 展开更多
关键词 潮汐河网 纳潮引水 小波阈值降噪 EEMD 调度周期
基于EEMD的应答器上行链路信号处理的研究 预览
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作者 张友鹏 梁鹏飞 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期86-90,共5页
应答器是列控系统中重要的点式车-地信息传输设备,地面应答器与列控车载设备之间的信息传输对列车的安全运行有重要影响。EMD是对信号进行平稳化处理的过程,根据信号频率特征自适应的分解为本征项和趋势项, EEMD是在EMD的基础上进行的改... 应答器是列控系统中重要的点式车-地信息传输设备,地面应答器与列控车载设备之间的信息传输对列车的安全运行有重要影响。EMD是对信号进行平稳化处理的过程,根据信号频率特征自适应的分解为本征项和趋势项, EEMD是在EMD的基础上进行的改进,能够有效抑制EMD的模式混淆现象。通过对BUS信号特点以及应答器系统工作原理进行详细分析的基础上,利用EEMD算法将BUS信号分解为不同的IMF分量;对其进行FFT变换得到不同的频谱图;最后重构BU-2FSK调频信号分量,达到消除噪声干扰的目的。仿真结果表明:采取EEMD可以有效地检测并提取BU-2FSK调频信号,是一种有效的信号处理方式。 展开更多
关键词 BUS BU-2FSK EEMD IMF
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基于EEMD与模糊核聚类的供输弹系统早期故障识别
5
作者 梁海英 许昕 +1 位作者 潘宏侠 付志敏 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2019年第1期192-195,共4页
对于供输弹系统早期故障中信号成分复杂,潜在故障征兆难以识别的问题,本文提出了基于EEMD-KFCM的早期故障识别方法。首先用EEMD方法对供输弹系统振动信号进行分解,对分解的分量进行相关系数运算,选取与原始信号相关系数大的前4层分量对... 对于供输弹系统早期故障中信号成分复杂,潜在故障征兆难以识别的问题,本文提出了基于EEMD-KFCM的早期故障识别方法。首先用EEMD方法对供输弹系统振动信号进行分解,对分解的分量进行相关系数运算,选取与原始信号相关系数大的前4层分量对信号进行重构;接着提取前4层分量的能量百分比作为特征;最后基于核的模糊C均值聚类方法,对供输弹系统三种不同状态振动信号EEMD分解后的能量特征进行分类识别,并与模糊C均值聚类方法进行了对比。实验结果表明,该方法能有效地对自动供输弹系统早期故障进行识别,正确率达88.89%。 展开更多
关键词 供输弹系统 EEMD 模糊核聚类 故障诊断
EEMD和分形组合技术对ECS涡轮轴承故障特征提取的研究 预览
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作者 李晨晨 韩清鹏 +1 位作者 李天成 朱瑞 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2019年第1期37-43,共7页
针对飞机环控涡轮轴承运行时的非线性动力学特性,为了更加准确地分析轴承的故障,从振动信号分析的角度,提出基于EEMD和分形维数相结合的轴承状态特征量提取方法。先对轴承正常、内圈故障、外圈故障和保持架故障等不同运行状态下的振动... 针对飞机环控涡轮轴承运行时的非线性动力学特性,为了更加准确地分析轴承的故障,从振动信号分析的角度,提出基于EEMD和分形维数相结合的轴承状态特征量提取方法。先对轴承正常、内圈故障、外圈故障和保持架故障等不同运行状态下的振动信号进行EEMD分解,滤除噪声信号,提高信噪比,以减小背景噪声对分形的不利影响。然后对去噪信号再进行相空间重构,计算其关联维数并进行对比分析。实验结果表明:关联维数作为非线性几何不变量可以作为环控涡轮轴承运行状态的特征量;该方法能够准确有效地识别轴承的运行状态。 展开更多
关键词 振动信号分析 EEMD 关联维数 故障分析
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基于EEMD能量熵的激光超声微缺陷信号特征提取 预览
7
作者 郭华玲 郑宾 +2 位作者 刘艳莉 刘利平 刘辉 《测试技术学报》 2019年第5期393-397,405,共6页
激光超声技术具有非接触、频带宽和高时间空间分辨率等优势,被广泛应用于材料的微缺陷检测.基于总体经验模态分解(EEMD)解决模态混叠问题算法的特点,将其应用于激光超声信号的消噪处理;针对EEMD降噪时IMF分量选取的问题,设计提出了自适... 激光超声技术具有非接触、频带宽和高时间空间分辨率等优势,被广泛应用于材料的微缺陷检测.基于总体经验模态分解(EEMD)解决模态混叠问题算法的特点,将其应用于激光超声信号的消噪处理;针对EEMD降噪时IMF分量选取的问题,设计提出了自适应选取IMF分量重构信号的算法,获取基于EEMD的激光超声微缺陷信号的自适应降噪方法,取得了较好的去噪效果;提出了基于EEMD能量熵的激光超声微缺陷信号特征提取分析方法,并计算各阶能量,成功地探测缺陷的大小. 展开更多
关键词 激光超声 微缺陷 能量熵 特征提取 EEMD
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1951—2016年沈阳气温和降水的多尺度分析 预览
8
作者 徐迪 黄海亮 潘晓 《干旱气象》 2019年第2期262-269,276共9页
应用集合经验模态分解(EEMD)方法,对1951—2016年沈阳年平均气温和年降水量序列进行多尺度分析,并结合功率谱分析了两要素主要本征模态函数(IMF)分量的周期变化特征。在此基础上,进行了序列重建与对比。结果表明:近66a来,沈阳年平均气... 应用集合经验模态分解(EEMD)方法,对1951—2016年沈阳年平均气温和年降水量序列进行多尺度分析,并结合功率谱分析了两要素主要本征模态函数(IMF)分量的周期变化特征。在此基础上,进行了序列重建与对比。结果表明:近66a来,沈阳年平均气温的变化主要由第1、第2高频分量和趋势项的振荡造成,分别反映了准5a和准7a的周期变化以及长期的缓慢增温过程;准14a的年代际振荡第3分量对沈阳年平均气温变化的作用也不可忽视,而反映更长时间尺度的第4和第5分量在1980年代后与趋势项的变化特征基本一致,表明1980年代后沈阳明显增暖。年降水量的变化主要由第1、第2分量的年际振荡造成,振荡周期分别为准3a和准5a,而趋势项则呈现出准64a的周期变化,总体反映出年降水量在1980年代前后呈现先减后增的变化趋势。与年平均气温序列相比,年降水序列的年代际尺度变化和长期趋势变化的贡献明显偏小。 展开更多
关键词 气温 降水 EEMD 功率谱 沈阳
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基于改进滤波及峭度原则EEMD的转子故障特征识别方法 预览
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作者 吕世鹏 袁亮 冉祥锋 《机床与液压》 北大核心 2019年第13期192-195,228共5页
针对转子运转时的振动冲击和噪声较大从而容易掩盖振动信号中的故障特征的问题,提出了一种基于小波阈值去噪的EEMD故障特征识别方法。采用改进后小波阈值滤波方法对振动信号进行降噪预处理,对处理结果进行集合经验模态分解(EEMD),再依... 针对转子运转时的振动冲击和噪声较大从而容易掩盖振动信号中的故障特征的问题,提出了一种基于小波阈值去噪的EEMD故障特征识别方法。采用改进后小波阈值滤波方法对振动信号进行降噪预处理,对处理结果进行集合经验模态分解(EEMD),再依据峭度原则筛选分解得到的本征模态函数(IMF)。分析重构信号的频谱特征以识别故障。结果表明,该方法有效提高了信噪比且能提取到转子故障特征。 展开更多
关键词 小波阈值去噪 EEMD 峭度 故障诊断 转子
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BFOA-EEMD在轴承故障诊断中的应用 预览
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作者 师少达 宋玉琴 刘西川 《西安工程大学学报》 CAS 2019年第3期290-295,共6页
针对旋转机械轴承故障特征信息在复杂环境影响下难以精确提取的问题,给出一种基于BFOA优化EEMD参数的研究方法,并将其应用到轴承故障诊断中。首先,基于细菌觅食优化算法优化EEMD中的白噪声幅值系数ε,通过设置优化后的参数值,将降噪信... 针对旋转机械轴承故障特征信息在复杂环境影响下难以精确提取的问题,给出一种基于BFOA优化EEMD参数的研究方法,并将其应用到轴承故障诊断中。首先,基于细菌觅食优化算法优化EEMD中的白噪声幅值系数ε,通过设置优化后的参数值,将降噪信号分解若干的固有模态分量;然后,对分解后的固有模态分量采用EMD-包络谱选取相对最优分量,提取最优分量的样本熵和排列熵组成特征向量;最后,利用模糊C均值聚类算法识别轴承的故障类型。实验对比结果表明,BFOA-EEMD方法比基本的EEMD方法和BFA-EEMD方法更能有效实现轴承的早期故障诊断。 展开更多
关键词 轴承 BFOA EEMD 特征提取 参数优化
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基于改进EEMD和MED的滚动轴承早期故障诊断 预览
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作者 邹朋 王会杰 《测控技术》 2019年第3期47-51,共5页
为了优化EEMD算法的去噪效果,采用一种归一化指标来自适应优化EEMD的去噪效果。该方法对信号进行迭代EEMD分解,运用敏感IMF选取方法,自适应选取每次EEMD分解得到的敏感IMF来重构信号,并通过该归一化指标来评价去噪效果并确定EEMD中的迭... 为了优化EEMD算法的去噪效果,采用一种归一化指标来自适应优化EEMD的去噪效果。该方法对信号进行迭代EEMD分解,运用敏感IMF选取方法,自适应选取每次EEMD分解得到的敏感IMF来重构信号,并通过该归一化指标来评价去噪效果并确定EEMD中的迭代次数,得到优化的去噪信号。再对该去噪信号进行MED滤波,最后进行包络谱分析,再与轴承理论上的特征频率进行比对,从而完成故障诊断。用模拟轴承故障信号与实测信号验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 EEMD 敏感IMF MED 动车轴厢轴承
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基于EEMD样本熵与小波神经网络的汽车关门声品质预测 预览
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作者 马志远 王洪波 孙晴 《噪声与振动控制》 CSCD 2019年第3期122-127,共6页
针对传统客观心理学参量在非稳态噪声品质预测中的不足,以汽车关门声为对象,提出一种基于EEMD分解的样本熵表征关门声的信号特征,并结合小波神经网络进行声品质预测。对声样本进行EEMD分解得到IMF分量,计算各IMF分量的样本熵,并构造成... 针对传统客观心理学参量在非稳态噪声品质预测中的不足,以汽车关门声为对象,提出一种基于EEMD分解的样本熵表征关门声的信号特征,并结合小波神经网络进行声品质预测。对声样本进行EEMD分解得到IMF分量,计算各IMF分量的样本熵,并构造成特征向量。分别以此特征向量和声品质主观评分值作为输入输出构建小波神经网络预测模型。作为对比,构建基于该特征向量的BP网络预测模型、基于心理学参量的小波神经网络预测模型和BP网络预测模型。分析结果表明,在关门声品质预测中,EEMD样本熵比客观心理学参数能更好的反映信号的时变非稳态特性,预测效果更好;且小波神经网络较BP网络的预测精度更高,模型训练速度更快。 展开更多
关键词 振动与波 汽车关门声 声品质预测 EEMD分解 样本熵 小波神经网络
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基于灰狼优化算法和EEMD的水轮机调节系统强噪声环境在线辨识方法研究 预览
13
作者 李剑波 肖剑 +2 位作者 寇攀高 魏加富 乔亮亮 《水力发电》 北大核心 2019年第5期77-81,共5页
提出了一种基于灰狼优化算法和EEMD分解的水轮机调节系统强噪声环境下的在线辨识方法,通过EEMD的抗噪分解能力,对调节系统在线扰动下的实测功率进行分解,得到有效分量后,采用灰狼优化对水轮机调节系统进行参数辨识,并将上述方法在东江... 提出了一种基于灰狼优化算法和EEMD分解的水轮机调节系统强噪声环境下的在线辨识方法,通过EEMD的抗噪分解能力,对调节系统在线扰动下的实测功率进行分解,得到有效分量后,采用灰狼优化对水轮机调节系统进行参数辨识,并将上述方法在东江水电厂现场实际调节系统进行了参数建模应用。研究结果表明该方法能够有效的抑制现场实测信号中的噪声成分,并获得高精度的优化辨识参数,对水电机组的高精度控制和电力系统仿真分析的工程应用有一定的指导意义。 展开更多
关键词 参数辨识 灰狼优化 水轮机调节系统 信号分解 EEMD
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EEMD修正爆破加速度零漂信号中的最优白噪声系数 预览
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作者 王志亮 陈贵豪 黄佑鹏 《爆炸与冲击》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期145-155,共11页
为了有效降低振动信号误差以提高数据的可信度,先针对花岗岩爆破试验中的加速度零漂信号,使用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与高低频处理相结合的方法进行修正;接着,根据信号冲击响应谱提出表征修正前... 为了有效降低振动信号误差以提高数据的可信度,先针对花岗岩爆破试验中的加速度零漂信号,使用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与高低频处理相结合的方法进行修正;接着,根据信号冲击响应谱提出表征修正前后频域平均偏差幅度的修正指数;最后,基于频域和时域分别讨论了不同白噪声系数范围内信号的修正效果。分析表明:EEMD方法能够有效地消除爆破加速度信号的零漂现象,但对积分后速度信号的零漂趋势改善有限;随着白噪声系数增大,不同频段上修正指数均不同程度地增大,二者呈现幂指数关系;根据不同频段上的修正指数分析,可以确定不同零漂加速度信号对应的最优白噪声系数范围。本文提出的修正指数可为EEMD方法处理加速度零漂信号时白噪声系数的合理选取提供参考。 展开更多
关键词 爆破信号 零漂 EEMD 白噪声系数 冲击响应谱 修正指数
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基于EEMD的含噪叶尖定时脉冲信号提取方法
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作者 张继旺 张来斌 +1 位作者 段礼祥 王耀楠 《油气储运》 CAS 北大核心 2019年第6期685-691,共7页
为了解决噪声干扰条件下叶尖定时脉冲信号难以准确提取的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)的含噪叶尖定时脉冲信号提取方法。采用EEMD对非平稳、非线性的原始含噪信号进行自适应分解... 为了解决噪声干扰条件下叶尖定时脉冲信号难以准确提取的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)的含噪叶尖定时脉冲信号提取方法。采用EEMD对非平稳、非线性的原始含噪信号进行自适应分解,构建多尺度低通滤波器进行降噪,再对降噪后的脉冲信号进行方波整形处理,并提出融合相似度和相关度的最优降噪整形评价指标,用于含噪信号处理效果的评价。基于含噪叶尖定时脉冲信号特点建立数学模型,验证方法的可靠性和适用性。对比降噪整形处理后含噪叶尖定时脉冲信号与原始无噪信号,其相关度、相似度及综合评价指标分别超过97%、89%及92%,结果表明:该方法能够准确提取噪声干扰下叶尖定时脉冲信号,有利于叶尖定时技术的发展与推广应用。 展开更多
关键词 叶尖定时脉冲信号 集合经验模态分解 EEMD 方波整形 降噪 信号处理
基于EEMD和GA-BP的列车辅助逆变器开路故障诊断研究 预览
16
作者 蔡鹏飞 郑树彬 彭乐乐 《计算机测量与控制》 2019年第7期25-31,共7页
地铁列车随着运营年限增加,辅助逆变器故障频发,严重制约轨道交通安全运营,故障及时诊断至关重要;针对列车辅助逆变器典型的大功率器件开路故障,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)的故障诊断方法... 地铁列车随着运营年限增加,辅助逆变器故障频发,严重制约轨道交通安全运营,故障及时诊断至关重要;针对列车辅助逆变器典型的大功率器件开路故障,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)的故障诊断方法,该方法以辅助逆变器输出的三相半波电压值为监测信号,通过EEMD分解采用能量矩的方法提取故障特征向量,基于GA-BP神经网络实现故障智能诊断;仿真实验结果表明该方法故障诊断准确率能达到95.5%。 展开更多
关键词 故障诊断 EEMD 神经网络 GA-BP 辅助逆变器
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基于EEMD和改进OMP算法的滚动轴承故障诊断
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作者 王海明 刘永强 +1 位作者 廖英英 王艳丽 《煤矿机械》 北大核心 2019年第8期169-172,共4页
针对滚动轴承早期故障特征难以识别的问题,提出了一种基于EEMD和改进OMP算法的滚动轴承故障诊断新方法。该方法首先对故障信号进行EEMD分解得到一系列IMF分量,根据相关峭度准则选取IMF分量进行重构;然后在稀疏分解阶段对信号截断分块构... 针对滚动轴承早期故障特征难以识别的问题,提出了一种基于EEMD和改进OMP算法的滚动轴承故障诊断新方法。该方法首先对故障信号进行EEMD分解得到一系列IMF分量,根据相关峭度准则选取IMF分量进行重构;然后在稀疏分解阶段对信号截断分块构造矩阵,利用KSVD自学习训练方法得到包含冲击成分的冗余字典,再用基于信号分块思想的OMP算法进行字典原子的选取和稀疏系数的求解,以重构信号包络谱峭度最大为迭代终止条件,自适应确定迭代次数;最后对重构信号进行频谱分析,获取轴承故障特征。通过实验台故障轴承外圈和内圈试验数据的检验,验证了本方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 EEMD 改进OMP算法 稀疏分解
风电机组轴承健康劣化趋势建模与仿真
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作者 董兴辉 马晓双 +1 位作者 程友星 王帅 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期151-157,165共8页
以风电机组轴承为研究对象,利用SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)监测参数,应用最小二乘曲面拟合算法,建立轴承温度健康状态劣化趋势模型。改进并应用EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)方法,分解具有非平稳... 以风电机组轴承为研究对象,利用SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)监测参数,应用最小二乘曲面拟合算法,建立轴承温度健康状态劣化趋势模型。改进并应用EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)方法,分解具有非平稳性特性的轴承劣化趋势为一系列相对平稳的分量,利用时间序列神经网络分别对各分量单独预测,叠加所有分量的预测值作为最终的预测结果。经过仿真测试,该方法能够以更高的精度预测风电机组轴承健康状态劣化趋势。 展开更多
关键词 风电机组轴承 劣化趋势预测 最小二乘法曲面 EEMD方法 时间序列神经网络
基于EEMD-SC的机械故障诊断方法研究 预览
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作者 谭航 梁雪松 +1 位作者 万丽萍 吴兆耀 《河南科技》 2019年第17期50-53,共4页
针对实际工程中,装备长期处于正常运行状态,故障样本稀少,数据标记困难,导致智能诊断往往无训练样本可用的问题,提出一种EEMD-SC的机械故障诊断方法。首先利用EEMD将已知故障类型的参考样本与待诊断样本数据进行分解,得到若干个IMfs分... 针对实际工程中,装备长期处于正常运行状态,故障样本稀少,数据标记困难,导致智能诊断往往无训练样本可用的问题,提出一种EEMD-SC的机械故障诊断方法。首先利用EEMD将已知故障类型的参考样本与待诊断样本数据进行分解,得到若干个IMfs分量。接着,计算出每个IMFs的概率密度。然后利用相关计算得到待诊断样本IMF与不同故障的参考样本对应IMF的相关性,并求出所有IMFs相关性之和,即为所要求的SC值。最后,求出SC最大时的参考故障样本,待检测样本的故障即为此参考样本所含故障。利用包含不同故障程度的内圈、外圈、正常、滚动体故障的轴承振动监测试验对提出方法进行验证。试验结果表明,在每种故障的参考样本均只有一个时,最后诊断结果仍可达到令人满意效果,从而证实了本方法的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 EEMD 概率密度分布 互相关
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结合EEMD和比值导数的岩石-植物混合波谱分解
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作者 曾雅琦 王正海 +1 位作者 秦昊洋 周桃勇 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期807-815,共9页
由于混合像元的影响,野外实测波谱或从遥感影像提取的像元波谱多为混合波谱。针对高光谱遥感应用中混合像元导致的混合波谱问题,提出了一种改进的比值导数混合波谱分解方法。首先,对野外实测的岩石与植被的混合波谱预处理,消除水汽噪声... 由于混合像元的影响,野外实测波谱或从遥感影像提取的像元波谱多为混合波谱。针对高光谱遥感应用中混合像元导致的混合波谱问题,提出了一种改进的比值导数混合波谱分解方法。首先,对野外实测的岩石与植被的混合波谱预处理,消除水汽噪声;其次,使用总体平均经验模态分解法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)进行IMF分解,获取r分量波谱;然后,利用比值导数方法对r分量波谱进行解混;最后,选取岩石面积比为自变量,近红外波谱的特征波段反射率值为因变量,利用回归分析定量反演野外混合波谱中岩石面积比。结果表明:①基于EEMD分解获取r分量波谱消除了环境干扰,反映了混合波谱总体趋势,体现了混合波谱中的主要地物波谱特征;②对EEMD分解获取的r分量波谱进行比值导数处理,抑制植被端元组分的同时,突出岩石组分对于混合光谱的影响;③结合EEMD和比值导数法处理后的特征波谱,提高了岩石-植物混合波谱反演精度。 展开更多
关键词 EEMD 混合光谱 比值导数 定量反演
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