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利用碳足迹理论建立铅冶炼系统生命周期内各工序的投入产出模型，对单位产品温室气体排放进行评估。针对温室气体排放时间序列的非线性，建立1个基于集合经验模态分解法与最小二乘支持向量回归机相结合的预测模型。集合经验模态分解法首先将温室气体排放时间序列分解成一系列相对比较平稳的本征模函数分量，然后利用最小二乘支持向量回归机对各分量分别预测，最后进行叠加求和，将铅冶炼系统温室气体排放量的预测结果与实际结果进行...
提出了基于总体平均经验模态分解（EEMD）预处理和深度神经网络的语音增强算法，首先将带噪语音信号和纯净语音信号进行EEMD分解，获得一组频率从高到低的本征模态函数IMF分量，然后从各IMF中提取时域的信号特征，组成特征向量，输入神经网络中进行训练。实验表明：该算法与经典无监督算法比，无需任何假设条件，可以较好地学习带噪语音和纯净语音之间复杂的非线性关系，在语音质量和可懂度方面优势明显，显示了深度神...
基于最大相关波形延拓改进的ＥＥＭＤ方法
聚合经验模态分解（ＥＥＭＤ） 端点效应 模态混叠 时频分析
2018/6/11
针对经验模态分解（ｅｍｐｉｒｉｃａｌｍｏｄｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ＥＭＤ）中出现的端点效应和模态混叠现象问题，提出了利
用最大相关波形延拓改进聚合经验模态分解（ｅｎｓｅｍｂｌｅｅｍｐｉｒｉｃａｌｍｏｄｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ＥＥＭＤ）方法。利用最大相关
波形法对原始信号的两端进行延拓，实现延拓数据在原信号边界处的平滑过渡，减小端点处包络线的拟合误差。
针对 ＥＥＭＤ中参数无法自动...
为了从齿轮故障信号中提取出包含故障信号的特征频率，提出了基于EEMD自适应形态学解调方法。首先采用EEMD (集合经验模式分解) 进行降噪，将原始信号与不同的白噪声叠加组成目标信号，然后将目标信号分解为有限个IMF分量，选取主要信息求和重构，再用形态学滤波器提取故障信号的特征频率。针对形态学结构元素尺寸的选择问题，利用遗传算法来优化形态学结构元素，自适应寻求最优解。通过数字仿真试验和齿轮故障模拟实...
基于EEMD的声发射管道泄漏定位检测
管道泄漏定位 声发射 集合经验模态分解（EEMD）
2015/11/3
为提高管道泄漏声发射定位精度，针对管道泄漏声发射信号的非平稳特性，提出了基于经验模态分解（EEMD）的声发射管道泄漏定位新方法；该方法将管道泄漏产生的声发射（AE）信号进行小波去噪，经EEMD分解为若干个本征模态函数（IMF），对具有实际物理意义的IMF进行重构，通过互相关法确定时差进行定位；仿真和实验表明：该方法消除了直接相关法和经验模态分解（EMD）方法的缺点，提高了定位精度。
EEMD在道路载荷谱降噪处理中的应用
道路载荷谱 EMD EEMD 降噪
2014/8/7
针对道路载荷谱实质为非平稳信号的特点，以及经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)降噪存在模态混淆的问题，将集成经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)应用于道路载荷谱降噪处理，并从时域、频域和雨流域同EMD降噪效果进行了分析对比。提出基于EEMD的载荷谱信号降噪计算步骤，给出EEMD计算参数的...
地面模拟真空环境中背景干扰的EEMD滤除方法
集合经验模式分解 滤除 相关系数
2014/8/7
针对地面模拟真空环境实验中背景干扰与轴承振动信号频率相互重叠、难以滤除的问题，利用集合经验模式分解的抗混特性和滤波特性，提出了基于EEMD的背景干扰滤除方法。首先对背景干扰和轴承振动信号进行EEMD分解获得固有模式函数，再计算背景干扰和轴承振动信号的IMF分量间的相关系数来对IMF分量进行筛选，由保留下的IMF分量重构信号以达到滤除背景干扰的目的。对实测信号的滤除结果表明了该方法的可行性和有效性。
基于线调频小波路径追踪算法与EEMD的齿轮箱复合故障诊断方法
阶次跟踪 集合经验模式分解 齿轮箱 复合故障
2014/8/1
针对变转速下的齿轮箱中复合故障的故障特征提取，提出了一种基于线调频小波路径追踪算法与集合经验模式分解的齿轮箱复合故障诊断方法。该方法先用线调频小波路径追踪算法从原始振动信号中提取转频曲线，根据转频曲线对原始振动信号进行等角度重采样，将时域信号转化为角域信号，再对角域重采样信号进行集合经验模式分解，根据相关系数选取合适的内禀模态函数，最后对所选取的内禀模态函数分量进行Hilbert包络谱分析，根据包...
基于EEMD和Laplace小波的滚动轴承故障诊断
Laplace小波 相关滤波 滚动轴承
2014/8/1
滚动轴承故障导致振动信号中出现多阶模态冲击响应，为了提取单阶模态冲击响应的模态参数，由于Laplace小波相关滤波受多阶模态冲击响应的影响，提出了一种基于EEMD和Laplace小波的滚动轴承故障诊断方法。先用EEMD把振动信号中的多阶模态脉冲响应分解为各单阶模态冲击响应分量，然后用从分解的分量的频谱中选取所需的单阶模态冲击响应分量，再用Laplace小波相关滤波对选取的单阶模态冲击响应分量进行分...
基于EEMD及敏感IMF的再制造发动机振动模式研究
EEMD分解 敏感IMF 振动模式 再制造发动机
2014/7/31
为更好提取再制造发动机的振动特征，采用总体平均经验分解模式（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）对信号进行分解，并用于再制造发动机振动模式研究中。在对振动信号分解基础上，利用相关系数计算IMF分量与其原始信号间相关性及原始信号IMF分量敏感因子；利用敏感IMF进行Hilbert变换。研究结果表明，采用EEMD分解算法所得IMF分量能反映再制造发动机...
基于EEMD降噪和1.5维能量谱的滚动轴承故障诊断研究
EEMD降噪 1.5维能量谱 滚动轴承 故障诊断
2014/7/25
将1.5维谱分析和Teager能量算子相结合，提出了1.5维能量谱的分析方法，并针对滚动轴承故障诊断问题，从提高故障信号信噪比的角度出发，提出基于EEMD降噪和1.5维能量谱的故障诊断新方法。该方法首先对故障信号进行聚合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)运算，得到一组本征模态函数(Intrinsic Mode Function，IM...
为实现齿轮箱故障特征提取，提出一种基于集成经验模态分解（EEMD）和乔-威廉姆斯分布（CWD）的齿轮箱振动信号特征的提取方法。对现场采集的振动信号进行EEMD分解，再对分解得到的固有模态函数（IMF）分量依照峭度准则进行排序，选取峭度指标较大的IMF分量进行CWD分析，最终得到信号的CWD.该方法可以有效抑制由于干扰项引起的频率混叠和干扰问题，有助于将原始信号在时间历程、频率成分和幅值大小3个方...
EEMD在三峡水库入库量多尺度分析中的应用
入库量 EEMD 多尺度分析 三峡水库
2013/9/10
三峡库区入库量作为一项重要的水文资料，其信号具有随时间变化的非线性和非平稳性特征。应用EEMD及其相关方法，对所获取的三峡库区入库量数据进行多尺度分解，提取了不同周期的入库量信号。分析结果表明：短周期100 d范围内的入库量信号在汛期变化剧烈，而在枯水期相对较小且平稳，且自2003年开始，入库量频率有略微增大的趋势；年变化周期占据了整个三峡库区入库量的主要成分，并且存在5.7 a周期的变化特征；分...
电磁超声检测的回波信号幅值小，信噪比低。为有效提取非平稳信号中隐含的缺陷特征，提出了基于提升小波包的集合经验模态分解(EEMD)诊断方法。首先应用改进阈值函数的提升小波包变换算法，选取最优阈值方法去除高频噪声对EEMD的影响；然后对降噪信号进行EEMD分解，对回波信号进行时频分析与诊断。结果表明，基于提升小波包的EEMD分析方法可有效去除回波信号噪声，提取低信噪比信号的故障特征，为缺陷诊断提供可靠...
沪深股市结构特征及作用关系研究——基于EEMD和状态空间模型
总体经验模式分解(EEMD) 状态空间模型 沪深股市
2013/12/10
运用实证方法, 从结构和动态两个视角考察了沪深股市之间的异同及作用关系。通过总体经验模式分解(EEMD)发现:沪深股指是由高频、低频和趋势项三类分量组成, 且各结构分量在总量水平中的贡献不同。其中, 深市趋势项对总量的贡献率高于沪市, 反映出深市的走势较沪市更加平稳;沪市高低频分量对总量的贡献率高于深市, 表明沪市的波动性大于深市。同时状态空间模型显示, 沪深股市趋势项分量之间的作用关系体现了沪深...