线性平稳信号与非线性非平稳信号的概念，主要探讨信号的特性与行为。线性信号指的是在输入与输出间满足叠加原理的信号，意味着任何输入信号的组合，其输出结果为各输入信号输出结果的和。在实际应用中，如匀速运动的描述，线性模型简化了问题处理，因此在大多数场景中，线性信号模型是理论主流。非线性信号则不...
与任意平移后t=t1+τ−t2+τ的联合分布相等，那么它是平稳信号，又称严平稳信号。
如载荷变化、润滑条件变化、温度变化等，这些因素都可能对轴承的振动特性产生影响，导致振动信号呈现非线性...
对于一些非线性非平稳信号,例如脑红外检测技术中的血氧信号[26],EMD分解相比于FFT和小波分析能过较好提取信号特征,从而为后续数据分析打下良好基础。对于表现为非线性非平稳性的微弱心电信号,EMD能够实现该信号的有效去噪[27]。 特别的,利用IMF的统计特性,Huang等对于市场供求数据进行多尺度分析[28],从而得到价格市场...
《非线性非平稳数据自适应分析方法》由黄锷院士亲自执笔,系统性地介绍了经验模态分解、希尔伯特-黄变换、全息希尔伯特谱分析等分析方法。从学术上讲,这些方法打破了以往傅里叶时频分析等线性方法的局限性,填补了非线性、非平稳数据自适应分析方法的空白,是数据分析领域的一大创新。
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非平稳非线性协整状态监测针对工业生产过程中,非平稳变量间服从非线性协整关系所导致的非平稳特征提取难题,提出一种条件驱动的非线性协整算法.首先,根据设备的运行状态,对数据进行重构,将数据从时间轴重构至条件轴,使得每一个条件片内的数据具有相似的过程特性.为解决数据重构时存在的时序信息损失问题,利用重排自回归...
几种信号分析方法对非线性、非平稳信号分析 效果的比较 周晨赓+ 摘要本文通过时傅立叶变换,短时傅立叶变换,小波分析,经验模式分解几种信号分析方法在信号分析中 的效果相比较,肯定了经验模式分解在分析非线性、非平稳信号中的作用,同时也指出了经验模式分解还存在的问 题。 关键词经验模式分解短时傅立叶变换小波...
为此,发展一套适用于非线性、非平稳数据的自适应分析方法,是打破现有线性平稳框架、一窥物理世界本质的迫切需求。黄锷院士是数据分析领域的专家,他多年以来致力于海洋物理及相关工程的研究,并先后提出了经验模态分解、希尔伯特-黄变换、全息希尔伯特谱分析等一系列经典的非线性、非平稳数据自适应分析方法,并在航空航天、...