首先,运用EEMD 理论将振动信号分解为一系列的固有模态函数(Intrinsic Mode Function ,IMF ),然后根据相关系数和均方根准则选取含有原始信号多的IMF 分量构造观测信号,引入虚拟噪声通道;最后,通过FastICA 算法将噪声与故障特征信号进行分离,并对分离出的有用信号进行频谱分析,突显故障频率。通过仿真信号验证所提出方法的...
在这项研究中,提出了一种方法(即EEMD-ICA),该方法首先使用整体经验模式分解(EEMD)将可能带有噪声的多变量神经数据分解为固有模式函数(IMF)。 然后将独立成分分析(ICA)应用于IMF,以分离出人为成分。 该方法已针对经典ICA和自动小波ICA(AWICA)方法进行了测试,这是伪影剔除的主要方法。 为了评估所提出的方法在处理...
首先,运用EEMD理论将振动信号分解为一系列的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),然后根据相关系数和均方根准则选取含有原始信号多的IMF分量构造观测信号,引入虚拟噪声通道;最后,通过FastICA算法将噪声与故障特征信号进行分离,并对分离出的有用信号进行频谱分析,突显故障频率.通过仿真信号验证所提出方法的有效性,并...
为了保留有效信息同时消除尽可能多的噪声,提出通过构造虚拟通道将集合经验模态分解与独立成分分析相结合的脑电信号去噪方法。首先,对脑电信号进行 EEMD分解得到固有模态函数(IMF)分量,根据相关性准则筛选含噪声成分多的 IMF分量构造虚拟通道进行 ICA去噪;然后,将消噪后的结果与含... ...
针对语音信号为非平稳信号的特点,提出了一种基于EEM D 和ICA 相结合的语音去噪方法,首先利用集合经验模态分解(EEM D )算法将含噪语音信号分解为若干个独立的固有模态函数(I M F ),消除了经验模态分解(EM D )算法处理语音信号时产生的模态混迭现象;然后将固有模态函数通过改进的独立分量分析(ICA )算法分离出...
对于温度挠度、混凝土收缩徐变挠度等低频信号,传统的信号处理方式难以分离,本文提出了集合经验模态分解与独立成分分析相结合的算法,更精确地分离出不同成分的挠度响应。其中,集合经验模态分解(EEMD)是传统经验模态分解(EMD)的改进算法,分离效果更好,精度更高。独立成分分析(ICA)则解决了EEMD端点效应太过明显的缺点。
1)通过对eemd分解后的imf做ica分析,从imf中提取出r波的源信号,通过对ica提取的r波分量进行结构分析实现对r的识别。本发明算法流程图如图1所示,具体实现步骤如下:输入带噪声的心电信号,其中y(n)中混有工频干扰、肌电干扰以及基线漂移三种噪声,根据上文确定的添加白噪声的大小k和集合平均的次数n对y(n)进行eemd分...
?为了分离装载机的噪声源,采用集合经验模态分解(eemd),独立分量分析(ica)和连续小波变换(cwt)技术相结合的方法,对装载机司机位置处噪声信号进行了盲源分离和声源识别研究.针对单一通道噪声信号进行盲源分离,将其分解成一系列独立分量.在削弱了传统经验模态分解(emd)算法处理噪声信号时产生的模态混叠现象的同时,克服了...
基于此提出对应的改进算法,首先将夹角余弦法用于筛选有效IMF分量;其次将盲源分离算法中的Fast-ICA算法嵌入EEMD分解算法中以避免模态混叠现象的发生;接着将所提算法运用于模拟信号以验证其可行性;最后将所提改进算法运用于实际桥梁工程的响应信号中,并对比分析所得模态参数值以验证该算法的可靠性。结果表明,所提算法较...
The method, which was named EEMD-based multiscale ICA (EEMD-MSICA), not only enables bearing fault detection but also offers a mechanism of multivariate signal denoising and, in combination with the Envelope Analysis (EA), a diagnostic tool. The multiscale nature of the proposed approach makes...