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高速铁路轨道不平顺参数多尺度相关性分析 预览
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作者 杨友涛 刘国祥 +2 位作者 刘成龙 张跃 尹紫红 《吉林大学学报:工学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期416-425,共10页
基于多元经验模态分解的多分辨率特性,提出从不同尺度分析轨道不平顺参数之间相关性的方法。首先,利用多元希尔伯特-黄变换,分析轨道不平顺的能量分布及对应的波长特征;然后,利用改进的时变内在相关方法分析轨道不平顺在不同尺度下的相... 基于多元经验模态分解的多分辨率特性,提出从不同尺度分析轨道不平顺参数之间相关性的方法。首先,利用多元希尔伯特-黄变换,分析轨道不平顺的能量分布及对应的波长特征;然后,利用改进的时变内在相关方法分析轨道不平顺在不同尺度下的相关性。对实测的轨道不平顺数据分析表明:样本数据的能量主要分布在空间波长4~36m的尺度内;左、右轨道在轨向和高低两方面整体上具有较强的相关性,轨距与轨向较差以及水平与高低较差在4~60m尺度内相关性较强。提出的轨道不平顺相关性分析方法可为科学地评价轨道质量奠定方法基础。 展开更多
关键词 道路与铁道工程 轨道不平顺 多元经验模态分解 希尔伯特变换 时变内在相关
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人类交互行为的隐马尔可夫模型
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作者 覃龙 高琳 +3 位作者 张权 王逸飞 魏玉会 闫相国 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期40-49,共10页
为了满足临床中单个患者合作与竞争实验的需求,本文提出了两个基于隐马尔可夫模型的人类交互行为按键模型。基于两个按键模型,设计了验证实验并采集了有效被试行为学数据和前额叶脑血氧数据用于模型的评价。利用被试参与度与模型预测得... 为了满足临床中单个患者合作与竞争实验的需求,本文提出了两个基于隐马尔可夫模型的人类交互行为按键模型。基于两个按键模型,设计了验证实验并采集了有效被试行为学数据和前额叶脑血氧数据用于模型的评价。利用被试参与度与模型预测得分之间的相关性评价模型合理性;利用被试按键时间信息评价模型行为学模拟的准确率;提取前额深层信息,从信号同步性关系评价模型对生理学信息的提取。合理性评价表明合作按键模型在训练数据和测试数据的相关系数别为0.883 1和0.578 6,竞争模型则分别为0.813 1和0.617 8。行为学信息评价结果表明,两种模型对被试行为学模拟的准确率都达到71.43%。生理学评价结果表明,合作按键模型与竞争按键模型能够提取到被试的前额叶深层信息,且该信息与双人合作按键与竞争按键提取到的信息具有一致性。综上所述,合作、竞争两种按键模型的行为学、生理学评价结果显示,模型的实际表现与人-人的交互过程一致性较高,因此可考虑用于临床试验研究。 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 人类交互行为 合作 竞争 多变量经验模态分解
基于MEMD和RVM的滚动轴承外圈故障评判 预览
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作者 张雨琦 邹金慧 《陕西理工大学学报:自然科学版》 2019年第3期33-39,共7页
针对经验模态分解(EMD)分析同一轴承的多通道故障信号不全面的问题,创建出一种将多元经验模态分解(MEMD)、互近似熵与相关向量机(RVM)相结合的方法,以全面分析滚动轴承外圈故障。首先,利用MEMD将滚动轴承外圈3点钟、6点钟和12点钟方向... 针对经验模态分解(EMD)分析同一轴承的多通道故障信号不全面的问题,创建出一种将多元经验模态分解(MEMD)、互近似熵与相关向量机(RVM)相结合的方法,以全面分析滚动轴承外圈故障。首先,利用MEMD将滚动轴承外圈3点钟、6点钟和12点钟方向的多通道振动信号分解为多通道独立的多元本征模函数(MIMF)分量;然后,计算每个MIMF分量信号与原信号之间的相关系数,并求出相关系数最大的前两个MIMF分量的互近似熵值;最后,通过得到的近似熵值构建相关向量机分类模型,对滚动轴承外圈故障样本进行故障分析和评判,将该方法与EMD单一通道分析的方法相对比,结果表明了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 多元经验模态分解 互近似熵 相关向量机 轴承故障评判
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结合多元经验模态分解和加权最小二乘滤波器的遥感图像融合 预览
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作者 张静 陈宏涛(指导) 刘帆 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期123-136,共14页
为了提高多光谱图像的空间分辨能力的同时更大程度地保持光谱信息,提出了结合多元经验模态分解和加权最小二乘滤波器的遥感图像融合方法.多元经验模态分解解决了传统的基于单变量经验模态分解的遥感图像融合方法中多光谱图像的亮度分量... 为了提高多光谱图像的空间分辨能力的同时更大程度地保持光谱信息,提出了结合多元经验模态分解和加权最小二乘滤波器的遥感图像融合方法.多元经验模态分解解决了传统的基于单变量经验模态分解的遥感图像融合方法中多光谱图像的亮度分量和全色图像分解出的子图像频率不匹配导致融合图像空间细节信息缺失问题,加权最小二乘滤波器可以精确地估计出源图像的低频信息继而得到高频信息,减小了传统的经验模态分解方法估计的高频信息中混有低频成分而导致的光谱失真问题.将两者的优点结合,采用不同的融合规则得到的融合图像在空间细节和光谱信息的保持度较好.选取多组不同卫星数据进行仿真实验,并与结合多元经验模态分解和àtrous小波变换的方法以及基于加权最小二乘滤波器的遥感图像融合方法等方法进行比较,实验结果表明本文方法在光谱质量和空间分辨率方面都取得了很好的性能. 展开更多
关键词 遥感图像融合 多光谱图像 多元经验模态分解 加权最小二乘滤波器 融合规则
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基于多元经验模态分解-传递熵的脑肌电信号耦合分析 预览
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作者 马鹏刚 佘青山 +2 位作者 高云园 张启忠 罗志增 《传感技术学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期904-914,共11页
皮层肌肉功能耦合是大脑皮层和肌肉组织间的相互作用,脑肌电信号的多尺度耦合特征可以体现皮层-肌肉间多时空的功能联系。将多元经验模态分解(MEMD)与传递熵(TE)结合,构建出MEMD-TE模型,应用于脑、肌间耦合分析。首先对同步采集的... 皮层肌肉功能耦合是大脑皮层和肌肉组织间的相互作用,脑肌电信号的多尺度耦合特征可以体现皮层-肌肉间多时空的功能联系。将多元经验模态分解(MEMD)与传递熵(TE)结合,构建出MEMD-TE模型,应用于脑、肌间耦合分析。首先对同步采集的脑电(EEG)和肌电(EMG)信号进行预处理,然后采用多元经验模态分解算法对信号进行时-频尺度化,最后计算不同尺度上的传递熵值,分析各个尺度不同耦合方向(EEG→EMG及EMG→EEG)上的非线性耦合特征。采集了10名受试者静态握力(5 kg、10 kg、20 kg)下脑、肌电信号,实验结果表明:脑电对肌电的MEMD-TE值在高频段(40 Hz~75 Hz)上高于肌电对脑电的MEMD-TE值,皮层肌肉功能耦合具有双向性,且不同方向和频段上的耦合强度有所差异,显著性校验反映了不同力度下脑电对肌电的MEMD-TE值没有显著性差别。 展开更多
关键词 脑肌电信号 皮层肌肉功能耦合 多元经验模态分解 传递熵
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基于经验模态分解的轨道不平顺时频特征分析 预览 被引量:1
6
作者 杨友涛 刘国祥 《西南交通大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期733-740,共8页
高速铁路轨道不平顺测量值是由许多不同频率、不同幅值的单分量信号叠加而成的复杂随机过程.为分析轨道不平顺在空间域和频率域的分布特性,利用希尔伯特-黄变换方法提取轨道不平顺在时-频域的能量分布,为从幅值和波长两个方面综合评价... 高速铁路轨道不平顺测量值是由许多不同频率、不同幅值的单分量信号叠加而成的复杂随机过程.为分析轨道不平顺在空间域和频率域的分布特性,利用希尔伯特-黄变换方法提取轨道不平顺在时-频域的能量分布,为从幅值和波长两个方面综合评价轨道几何状态提供一种新的分析方法.首先,利用多元经验模态分解基于数据驱动的滤波特性,将轨道不平顺数据同时分解为不同尺度下的幅值-频率调制的多元本征模态函数;然后,通过希尔伯特变换计算各尺度下本征模态函数的瞬时频率,分析各层本征模态函数的频率和能量分布特征.通过对轨道检查车的实测轨道不平顺数据解算与分析表明:轨道不平顺的频率分布呈现出近似二进滤波特性,并且每个尺度下的频率带宽较窄;多元经验模态分解尺度图能确定轨道不平顺在各尺度下的能量分布及对应的波长特征;样本轨道不平顺数据中,轨距和水平不平顺的能量主要分布在中长波波段,轨向和高低的能量主要集中在空间波长4~36 m范围;扭曲的能量分布在波长为4.9 m和7.6 m的两个尺度内. 展开更多
关键词 轨道不平顺 时频分析 多元经验模态分解 希尔伯特变换
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基于多元经验模态分解的多道地震相干噪声压制方法研究
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作者 晏红艳 丘斌煌 +2 位作者 李勇 方中于 常坤 《海洋地质前沿》 CSCD 2018年第12期61-67,共7页
地震勘探采集到的地震信号中往往包含大量的相干噪声,这些相干噪声常常使得资料质量变得很差,从而严重的妨碍了科研工作者进行正确的地震解释,因此对相干噪声进行压制就显得十分必要。而传统的相干噪声压制方法在消除相干噪声同时往往... 地震勘探采集到的地震信号中往往包含大量的相干噪声,这些相干噪声常常使得资料质量变得很差,从而严重的妨碍了科研工作者进行正确的地震解释,因此对相干噪声进行压制就显得十分必要。而传统的相干噪声压制方法在消除相干噪声同时往往会对有效信号造成一定程度的损害,或者根本无法有效压制干扰波。为了解决以上问题,从多道联合时频率分析角度出发,结合利用EMD数据驱动分解特性,提出了基于多元经验模态分解的多道地震相干噪声去除方法,能够在有效去除相干噪声同时,保证有效信号不受伤害。本文通过模型和实际资料的处理充分证明了基于多元经验模态分解的降噪方法的有效性和稳健性。 展开更多
关键词 相干噪声 多道降噪 多元经验模态分解 地震勘探
基于改进多元经验模态分解的多通道振动信号融合分析 被引量:1
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作者 王恒 杜世昌 +2 位作者 奚立峰 任斐 梁鑫光 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2018年第2期31-36,41共7页
振动信号是机械故障诊断的主要信号之一,单一信号获取信息量有限,抗干扰能力较差,多通道数据比单通道数据获得了更完善的机械健康状态。本文提出了一种自适应噪声辅助多元经验模态分解方法实现多通道振动信号的同步分析。在多通道信号... 振动信号是机械故障诊断的主要信号之一,单一信号获取信息量有限,抗干扰能力较差,多通道数据比单通道数据获得了更完善的机械健康状态。本文提出了一种自适应噪声辅助多元经验模态分解方法实现多通道振动信号的同步分析。在多通道信号的基础上添加两个噪声辅助通道,以原始信号多通道加权正交指数最小为目标,通过自适应权重粒子群算法搜索最优K(投影向量个数),α_1,α_2(两个辅助噪声通道的噪声强度)最优参数组合,实现多通道自适应同步分析。改进的方法提高了分解精度,有效抑制模态混叠。仿真实验和工程案例验证了该方法的有效性,与经验模态分解和多元经验模态分解相比,自适应噪声辅助多元经验模态分解方法提高了分解精度,能准确地提取旋转机械故障频率。 展开更多
关键词 多元经验模态分解 粒子群搜索 多元振动信号 模态混叠
黄土高原盆地土壤有机质与影响因子的空间多尺度关系 预览 被引量:1
9
作者 朱洪芬 南锋 +3 位作者 徐占军 荆耀栋 段永红 毕如田 《生态学报》 CSCD 北大核心 2017年第24期8348-8360,共13页
不同影响因子对土壤有机质含量的影响存在尺度依赖性。以太原盆地土壤有机质为研究对象,于盆地上、中、下部分别设置采样带,应用多元经验模态分解(multivariate empirical mode decomposition,MEMD),分析了盆地内不同部位土壤有... 不同影响因子对土壤有机质含量的影响存在尺度依赖性。以太原盆地土壤有机质为研究对象,于盆地上、中、下部分别设置采样带,应用多元经验模态分解(multivariate empirical mode decomposition,MEMD),分析了盆地内不同部位土壤有机质与影响因子(高程、坡度、地形湿度指数、土壤容重、砂粒、壤粒、黏粒和光谱主份等)在表征尺度的相关性,并预测了采样尺度上土壤有机质含量,旨在研究黄土高原盆地区内土壤有机质与相关因子的空间多尺度关系。研究结果表明:(1)利用MEMD法可将盆地内不同部位处的土壤有机质空间序列分解为不同表征尺度,盆地上、中和下部的表征尺度分别为6、8和7个。研究区域内,尺度约1000 m处是土壤有机质的主要表征尺度,且盆地内垂直河流方向的有机质序列主要表征尺度沿河流方向表现分散。(2)土壤有机质和影响因子的空间多尺度关系表明,高程与土壤有机质的关系主要表现在大尺度,而坡度、地形湿度指数与盆地中、下部土壤有机质的关系较明显。土壤容重与有机质在不同位置的不同表征尺度存在显著差异。土壤质地中,壤粒含量与有机质的多尺度关系最为明显。光谱主份1在全部样带中所有表征尺度上均与有机质显著相关。(3)采用MEMD法对有机质的预测精度高于基于原始数据的逐步多元回归结果。综上,研究结果可为黄土高原盆地区内土壤数字制图、土壤田块的合理设计与有机质的精确预测提供理论依据。 展开更多
关键词 多元经验模态分解 本征模函数 多尺度 土壤有机质 影响因子
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利用窄带噪声辅助多元经验模态分解算法检测换流变压器用有载分接开关机械状态 预览 被引量:3
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作者 段若晨 王丰华 +1 位作者 周荔丹 姚钢 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期182-189,共8页
为有效检测换流变压器用有载分接开关的机械状态,提出一种窄带噪声辅助多元经验模态分解的方法对有载分接开关切换过程中采集到的多通道振动信号进行分析。具体应用时,在原始多通道振动信号中增加若干通道窄带噪声信号,并在统一高维... 为有效检测换流变压器用有载分接开关的机械状态,提出一种窄带噪声辅助多元经验模态分解的方法对有载分接开关切换过程中采集到的多通道振动信号进行分析。具体应用时,在原始多通道振动信号中增加若干通道窄带噪声信号,并在统一高维超球面坐标系下进行分解计算,从而在有效抑制经验模态分解过程中模态混叠现象的同时,极大提高了多维振动信号分解的准确性并降低了运算复杂性。进而根据区间最大功率特征计算固有模态函数的功率矩阵,对有载分接开关的机械特征进行描述。对有载分接开关样机正常与典型机械故障时振动信号的计算结果表明,其不同工况下的功率特征有较大区别,所定义的矩阵相似度指标可较好地衡量有载分接开关典型故障时的振动差异程度。此外,触头松动时与正常工况的相似度指标低于绝缘板松动故障,说明触头松动故障对有载分接开关切换过程的影响更为明显。 展开更多
关键词 换流变压器 有载分接开关 多元经验模态分解 窄带噪声 功率矩阵相似度
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经验模态分解理论及其应用 预览 被引量:6
11
作者 郝欢 王华力 魏勤 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期67-80,共14页
阐述了经验模态分解(EMD)的概念、基本理论及其作为一种数据驱动的时频分析方法,能够根据信号特点自适应地将信号分解成一组具有物理意义的固有模态函数的线性组合,十分适合于非线性、非平稳信号分析的机理,然后综述了一维EMD算法... 阐述了经验模态分解(EMD)的概念、基本理论及其作为一种数据驱动的时频分析方法,能够根据信号特点自适应地将信号分解成一组具有物理意义的固有模态函数的线性组合,十分适合于非线性、非平稳信号分析的机理,然后综述了一维EMD算法在解决包络拟合、边界效应、模态混叠等关键问题上的研究进展,重点对新兴的多维经验模态分解的发展情况进行了详细论述;介绍了EMD在信号去噪,地球物理、生物医学信号处理,电力工程、机械工程故障诊断方面的主要应用,结合EMD研究中的难点问题,指出了下一步研究的五个重要方向。 展开更多
关键词 经验模态分解(EMD) 时频分析 固有模态函数(IMF) 多维经验模态分解
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基于多元经验模态分解的旋转机械早期故障诊断方法 预览 被引量:32
12
作者 武哲 杨绍普 刘永强 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期241-248,共8页
针对旋转机械早期微弱故障诊断问题,提出了基于多元经验模态分解的旋转机械早期故障诊断新方法。首先将多个加速度传感器合理布置在轴承座的关键位置,同步采集多通道振动信息;再利用多元经验模态分解同时对多通道振动信号进行自适应分解... 针对旋转机械早期微弱故障诊断问题,提出了基于多元经验模态分解的旋转机械早期故障诊断新方法。首先将多个加速度传感器合理布置在轴承座的关键位置,同步采集多通道振动信息;再利用多元经验模态分解同时对多通道振动信号进行自适应分解,得到一系列多元IMF分量;最后,依据峭度准则和相关系数从中选取包含故障主要信息的IMF分量进行信号重构,提取故障特征。多元经验模态分解方法克服了EMD等方法在进行多通道数据融合时缺乏理论依据的局限性。仿真信号和旋转机械故障信号的实验结果表明,该方法明显优于EEMD方法,对齿轮和滚动轴承故障的检测精度更高,可以在强背景噪声情况下更好地提取出故障冲击特征。 展开更多
关键词 旋转机械 多元经验模态分解 自适应 峭度准则 故障诊断
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基于多变量经验态式分解的喀斯特洼地土壤碳氮多尺度特征
13
作者 吴敏 叶莹莹 +3 位作者 肖霜霜 张伟 王克林 陈洪松 《生态学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1453-1459,共7页
利用样线法采集喀斯特典型峰丛洼地单元内土壤样品(50个),采用多变量经验态式分解方法,分析喀斯特典型峰丛洼地单元内土壤有机碳(SOC)和全氮(TN)的多尺度特征,探讨了SOC和TN多尺度特征的大小、差异及其主要影响因素。结果表明,SOC... 利用样线法采集喀斯特典型峰丛洼地单元内土壤样品(50个),采用多变量经验态式分解方法,分析喀斯特典型峰丛洼地单元内土壤有机碳(SOC)和全氮(TN)的多尺度特征,探讨了SOC和TN多尺度特征的大小、差异及其主要影响因素。结果表明,SOC和TN分别与环境因子存在4和5个特征尺度。其中SOC主导尺度为68.6与140.9 m,TN主导尺度为72.3与141.1 m,两者主导尺度范围相似,在主导尺度内预测土壤碳、氮含量的决定系数也最高。裸岩率在各特征尺度下始终是土壤C、N空间分布的重要影响因素,而其他环境因子对土壤C、N空间分布的影响在各特征尺度间存在差异,表现为在较小的尺度上(141.0 m)主要受地形湿度指数和土壤水分的影响,在中等尺度内(229.2 m)主要受p H的影响,在较大的尺度内(362.9 m)主要受海拔与坡度的影响。以上研究表明,通过对土壤C、N进行尺度分解,有助于深入认识其空间分布主导尺度的来源以及各尺度内的主要影响因素,研究结果对喀斯特地区适应性景观格局设计和土地利用结构调整具有重要的理论和实践意义。 展开更多
关键词 多变量经验态式分解 喀斯特 土壤碳氮 特征尺度
基于MEMD的高速列车转向架故障的排列熵特征分析 预览 被引量:3
14
作者 颜云华 吴志丹 《电子技术应用》 北大核心 2016年第5期124-127,共4页
在监测高速列车转向架工作状态时,针对列车运动自由度数目多、不同监测点数据相关性强的特点,提出了多元经验模态分解和排列熵相结合的故障特征提取方法。首先利用多元经验模态分解对高速列车转向架7种不同工况的振动信号进行多通道同... 在监测高速列车转向架工作状态时,针对列车运动自由度数目多、不同监测点数据相关性强的特点,提出了多元经验模态分解和排列熵相结合的故障特征提取方法。首先利用多元经验模态分解对高速列车转向架7种不同工况的振动信号进行多通道同步联合分析,获取不同数据通道间的共同模式。利用相关系数选取反映故障信号特征的有效本征模态函数来重构原始故障信号,计算重构信号的排列熵作为故障特征。最后采用支持向量机进行故障状态分类识别。实验结果表明,列车在各种运行速度下均能达到85%以上的分类效果,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 高速列车 转向架 多元经验模态分解 排列熵
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一种SQUID传感器基线漂移和工频干扰联合抑制新方法 预览 被引量:4
15
作者 郝欢 王华力 张翼鹏 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第2期127-134,共8页
基于超导量子干涉器件的低频微弱磁场测量系统,在无磁屏蔽环境下工作时容易受到大地磁场和输电线路干扰,测量数据中混叠有严重的基线漂移和工频谐波干扰。为了提高微弱磁场信号检测性能,本文提出了一种基线漂移和工频干扰联合抑制新方... 基于超导量子干涉器件的低频微弱磁场测量系统,在无磁屏蔽环境下工作时容易受到大地磁场和输电线路干扰,测量数据中混叠有严重的基线漂移和工频谐波干扰。为了提高微弱磁场信号检测性能,本文提出了一种基线漂移和工频干扰联合抑制新方法。该方法首先利用噪声辅助的多维经验模式分解部分重构信号,消除基线漂移带来的非平稳性影响。然后根据工频干扰的短时平稳特性,采用最小二乘法对工频干扰进行抑制。数值仿真和不同环境下实测数据处理结果表明,与自适应滤波方法相比,本文方法对于基线漂移和工频干扰具有更好的处理效果,满足系统在野外无磁屏蔽条件下的应用要求。 展开更多
关键词 超导量子干涉器件 干扰抑制 多维经验模式分解 最小二乘
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基于谱峭度和多元经验模式分解的机械故障诊断 预览 被引量:4
16
作者 张兵 于淑静 董绍江 《制造技术与机床》 北大核心 2015年第6期97-101,共5页
研究基于谱峭度和多元经验模式分解(multivariate empirical mode decomposition,MEMD)的机械故障诊断模型,首先依据谱峭度指标对非平稳信号成分的敏感性构建自适应带通滤波器组对原信号进行滤波以提高原信号信噪比,然后运用MEMD对不... 研究基于谱峭度和多元经验模式分解(multivariate empirical mode decomposition,MEMD)的机械故障诊断模型,首先依据谱峭度指标对非平稳信号成分的敏感性构建自适应带通滤波器组对原信号进行滤波以提高原信号信噪比,然后运用MEMD对不同状态下振动信号统一处理以获取尺度特征匹配的多元内蕴模式函数(multivariate intrinsic mode functions,MIMF),最后将从MIMF中所得能量分布特征向量输入最近邻分类器(K-nearest neighbors classifier,KNNC)中进行状态辨识。基于谱峭度和MEMD的机械故障诊断模型实现了机械故障特征增强到故障识别的全程自动化,齿轮箱应用实例验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 谱峭度 多元经验模式分解 特征提取
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基于多通道经验模式分解的脑机接口特征提取 被引量:1
17
作者 王金甲 刘源 《生物医学工程学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期451-454,464共5页
针对脑机接口(BCI)系统中的多通道非平稳脑电(EEG)信号和脑磁(MEG)信号,本文提出一种基于多通道经验模式分解(MEMD)与功率特征结合的信号特征提取算法。首先将多通道脑信号经MEMD算法分解为一系列多尺度多元固有模态函数(IMF... 针对脑机接口(BCI)系统中的多通道非平稳脑电(EEG)信号和脑磁(MEG)信号,本文提出一种基于多通道经验模式分解(MEMD)与功率特征结合的信号特征提取算法。首先将多通道脑信号经MEMD算法分解为一系列多尺度多元固有模态函数(IMF)近似平稳分量,然后对每个IMF分量提取功率特征,并利用主成分分析(PCA)降维处理,最后使用线性判别分析分类器对信号特征分类。实验采用第三次和第四次国际BCI竞赛的数据进行验证,对皮层EEG信号和MEG信号运动想象任务的识别正确率分别达到92.0%和46.2%,均位于竞赛第一名水平。实验结果表明本文所提方法有较好有效性和稳定性,为脑信号特征提取提供了新思路。 展开更多
关键词 脑机接口 皮层脑电图 脑磁图 多通道经验模式分解 固有模态函数 功率特征
多尺度多变量模糊熵分析 被引量:11
18
作者 李鹏 刘澄玉 +3 位作者 李丽萍 纪丽珍 于守元 刘常春 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期122-130,共9页
多尺度多变量样本熵评价同步多通道数据的多变量复杂度,是非线性动态相互关系的一种反映,但其统计稳定性差,且不适用于非线性非平稳信号.研究利用模糊隶属度函数代替模式相似判断的硬阈值准则,并分析模糊隶属度函数形式的影响;研究利用... 多尺度多变量样本熵评价同步多通道数据的多变量复杂度,是非线性动态相互关系的一种反映,但其统计稳定性差,且不适用于非线性非平稳信号.研究利用模糊隶属度函数代替模式相似判断的硬阈值准则,并分析模糊隶属度函数形式的影响;研究利用多变量经验模态分解算法进行多尺度化,并对比其处理效果.仿真试验表明,模糊隶属度函数的引入可以有效提高算法的统计稳定性,所构造的物理模糊隶属度函数的性能最为显著;基于多变量经验模态分解算法的多尺度化过程可更有效地捕获信号的不同尺度成分,从而更敏感地区分具有不同复杂度的信号.对临床试验数据的分析支持以上结论,且结果提示随着年龄增加或心脏疾病的发生,心率变异性和心脏舒张间期变异性的多变量复杂度以不同的方式降低:年龄增加会使低尺度熵值降低,表示近程相关性的丢失;而心脏疾病会同时影响各个尺度的熵值,即同时丢失了近程和长时相关性.该结论可用于指导心血管疾病的无创预警研究. 展开更多
关键词 多变量复杂度 多尺度多变量模糊熵 物理模糊隶属度函数 多变量经验模态分解
融合单通道框架及多通道框架的运动想象分类
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作者 何群 杜硕 +2 位作者 张园园 江国乾 谢平 《仪器仪表学报》 CSCD 北大核心 2018年第9期20-29,共10页
针对运动想象脑电信号非平稳、非线性、低信噪比的特点,多种分析方法被广泛应用于运动想象脑电信号特征提取研究中。但单通道脑电分析方法难以有效刻画多通道脑电间的交互信息,且现有特征指标未考虑到通道间的非线性动力学耦合特性。为... 针对运动想象脑电信号非平稳、非线性、低信噪比的特点,多种分析方法被广泛应用于运动想象脑电信号特征提取研究中。但单通道脑电分析方法难以有效刻画多通道脑电间的交互信息,且现有特征指标未考虑到通道间的非线性动力学耦合特性。为此,提出一种融合单通道时-频特征和多通道耦合特征的运动想象脑电分析方法策略。通过引入多变量经验模态分解(MEMD)将脑电信号分解为具有共有震荡模式的固有模态函数(IMFs),然后对有效特征频带下的IMF分量获取单通道的边际谱(MS)及瞬时能谱(IES)时-频特征和多通道的互样本熵(CSampEn)、锁相值(PLV)及锁频值(FLV)耦合特征,将融合特征输入加权线性判别分类器(LDA)进行运动想象模式识别。实验引入BCI 2008竞赛Dataset IIb数据集与实测数据进行分析,结果表明所提方法可有效提升运动想象脑电识别率,实验中竞赛数据集的9名受试者的平均识别率与平均Kappa系数分别达到80.1%与0.62,与其他方法相比提高了分类精度,为运动想象脑-机接口研究提供了新思路。 展开更多
关键词 脑电信号 运动想象 多变量经验模态分解 单通道时-频特征 多通道耦合特征 非线性动力学耦合特征
基于MEMD的管道阻塞声信号特征提取与识别方法 预览
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作者 张浩 邹金慧 冯早 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第12期57-60,共4页
针对供水管道阻塞声信号的非平稳性和多元数据分解尺度问题,提出了基于多元经验模态分解(MEMD)的管道阻塞声信号特征提取及识别方法。利用MEMD对三种运行状态下的管道检测声信号进行多通道同步自适应分解,获取各个信号通道间的共同模... 针对供水管道阻塞声信号的非平稳性和多元数据分解尺度问题,提出了基于多元经验模态分解(MEMD)的管道阻塞声信号特征提取及识别方法。利用MEMD对三种运行状态下的管道检测声信号进行多通道同步自适应分解,获取各个信号通道间的共同模式;根据相关系数和方差贡献率筛选出反映管道主要信息的固有模态分量(IMF),计算所选IMF的能量占比作为管道运行状态的特征向量;采用支持向量机(SVM)对不同运行状态下的管道声信号进行分类识别。实验结果表明:方法能够有效地对管道阻塞声信号进行特征提取及识别。 展开更多
关键词 管道阻塞 多元经验模态分解 相关系数 方差贡献率 特征提取
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