本文将对基于VMD和SVD的信号处理算法进行探讨。 一、VMD算法的研究 VMD(Variational Mode Decomposition)是一种数据分解和提取技术,可以将一个信号分解成多个固有的模式或振动模式。VMD算法的主要思想是将信号分解成不同频率和幅度的成分,同时保持各个成分之间的正交性。通过这种方式,VMD算法可以对混合信号进行分离和降噪...
针对含有多频率复杂分量的电能质量扰动问题,提出一种改进的VMD-SVD电能质量扰动去噪新方法,通过能量收敛因子与PSO优化VMD参数,选取最优的参数k,α值,VMD分解的模态分量与原始信号进行互相关系数和阈值的计算,大于阈值的模态分量IMF通过SVD进行再次去噪.仿真与试验结果表明,改进的VMD-SVD电能质量扰动去噪方法,相较于EMD-...
金融界2024年10月24日消息，国家知识产权局信息显示，国家能源集团江苏电力有限公司申请一项名为“基于改进VMD-SVD的滚动轴承声音信号降噪方法”的专利，公开号CN 118797252 A，申请日期为2024年6月。专利摘要显示，本发明涉及一种基于改进VMD‑SVD的滚动轴承声音信号降噪方法，包括：采集原始含噪声音信号；基于中心频率...
本文将探讨峭度原则在VMD-SVD中的应用,并介绍其在信号处理中的优势和实际应用。一、峭度原则简介峭度(Kurtosis)是描述概率分布的一个统计量,用来衡量随机变量的尖锐程度。对于正态分布而言,峭度为3,而对于非正态分布而言,峭度可能大于或小于3。峭度原则基于这一观察,认为信号中的局部尖锐成分对应着峭度的突变,通过...
为减少测量噪声对网架结构模态识别的不利影响,提出基于变分模态分解(VMD)和奇异值分解(SVD)联合降噪的随机子空间(SSI)模态识别方法.首先,以整体正交系数最小作为优化目标,利用鲸鱼优化算法获取VMD所需的最优K,α参数.基于K,α最优值对响应信号进行VMD后,根据各分量频谱曲线的光滑程度来筛选被激发的有效模态分量.其次...
本发明涉及电力技术领域,特别涉及一种基于VMD‑SVD的局部放电分类识别方法。通过局部放电模拟实验制作绝缘缺陷模型,并采集放电缺陷的脉冲放电量、脉冲相位和脉冲数数据,包括如下步骤:S1:对采集的数据执行VMD分解,获得各个频段的固有模态分量IMF,计算每个IMF的特征
1、VMD原理 变分模态分解(VMD)的原理在此不做详细介绍,推荐两个不错的解释参考连接 变分模态分解原理步骤 和VMD算法的介绍官方源码 2、 VMD应用实战 2.1 简介 研究方向是时间序列数据预测,采用的数据都是时间序列数据,本次实验的数据集是海浪高度数据信息。
将滤波后的信号利用VMD分解,通过计算各个本征模态分量(IMF:Intrinsic Mode Function)与信号之间的曼哈顿距离,从而区分信号分量与噪声分量,对噪声分量进行频域奇异值(SVD)去噪,最后将滤波后的分量与信号分量进行重构,得到最终降噪后的信号.通过仿真和实际实验表明,该方法与单一VMD法,VMD-小波变换,SG-VMD-时域SVD去噪方法...
利用变分模式分解(VMD)对近红外反射光谱进行多模态分解,得到各个固有模态(IMF)并分别求解各IMF层与SSC及含水率之间的相关系数,相关系数值越大说明对应的IMF层越适合特征提取;然后再进一步采用SiPLS波长筛选方法提取IMF层光谱的最佳波段,利用奇异值分解(SVD)求得奇异熵,建立多元逐步回归(MSR)预测模型(简称VMD-SVD-MSR...
采用中心频率法对VMD的模态个数进行确定,用VMD方法对三种状态的振动信号进行模态分解,得到K个模态分量,用所获得的模态分量构建特征矩阵,并用对特征矩阵进行奇异值分解(SVD),得到能够表征矩阵特性的奇异值序列,将奇异值序列作为SSA‑SVM的输入进行分类预测,最后用本发明的方法和传统的SVM结合EMD的方法进行预测准确度的...