经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种非常有效的信号分解方法,可以将信号分解成多个本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF),每个IMF都具有自我调整的特性。然而,传统的EMD方法在处理非线性和非平稳信号时存在一些问题,例如模态混叠、模态过多等。 为了解决这些问题,时变滤波的经验模态分解(Time-Varyi...
基于时变滤波器的经验模态分解(TVF-EMD) 筛选过程采用时变滤波技术完成。局部截止频率是通过充分利用瞬时幅度和频率信息自适应设计的。然后采用非均匀 B 样条近似作为时变滤波器。为了解决间歇性问题,还引入了截止频率重排算法。为了提高低采样率下的性能,提出了固有模式函数(IMF)的带宽准则。TVF-EMD 是完全自适应的,...
9 雷达方面 卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
Matlab实现TVF-EMD(时变滤波器的经验模态分解)可直接替换 Matlab语言 1.算法新颖小众,用的人很少,包含分解图 2.直接替换数据即可用 适合新手小白 注释清晰～ 3.附赠excel测试数据 直接运行main一键出图～ 程序设计 完整源码和数据获取方式资源处下载Matlab实现TVF-EMD时变滤波器的经验模态分解信号分量可视化。 %% 清...
为有效提取转子故障信号的特征,将时变滤波经验模态分解(TimeVarying FilteringBasedEmpiricalModeDecomposition,TVFEMD)应用于转子系统的故 障诊断。首先,针对该方法存在的参数选取盲目问题,研究了采用粒子群算法进 行参数寻优的参数优化TVFEMD方法。然后,采用参数优化TVFEMD与Hilbert ...
针对此情况,本文提出了一种基于粒子群优化时变滤波经验模态分解的轴承故障诊断方法。首先利用粒子群算法来搜索最佳参数组合;然后使用得到的最佳参数组合对轴承故障信号进行TVFEMD分解,得到一组本征模态函数(IMF);最后选取包络谱故障特征能量比最大的IMF分量进行包络解调分析,提取故障特征,进行故障诊断。轴承故障诊断实例结果...
为了准确有效地识别变压器内部的潜伏性机械故障,提出了一种基于时变滤波经验模态分解(TVFEMD)和麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机(SSA-LSSVM)的变压器内部机械故障诊断方法.首先,对铁心处于不同松动状态的变压器进行振动信号采集;其次,利用时变滤波改进的经验模态分解(EMD)对所得振动信号进行分解,以获取多个本征模态函...
由于生命体征信号具有时变,非平稳的特点,针对经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)在信号分解中存在模态混叠现象的问题,使用时变滤波经验模态分解(Time varying filtering based on EMD,TVF-EMD)自适应信号的局部截止频率,可有效提高信号分离性能,解决模态混叠问题.利用TVF-EMD分解出的本征模态函数(Intrinsic ...
频谱划分是经验小波变换中的关键步骤之一,但Gilles提出的尺度空间表示等频谱划分方式对噪声比较敏感,容易产生大量的无效边界。第三个改进角度是优化EWT的设定参数,比如利用Otsu方法和K-Mean方法建立一组带通滤波器以自适应分解信号。第四个改进角度是优化频谱划分方式,比如利用顺序统计滤波器估计谱的上包络函数。鉴于此,...
时变滤波经验模态分解与对称差分解析能量算子在轴承故障诊断中的应用 时变滤波经验模态分解与对称差分解析能量算子在轴承故障诊断中的应用