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...
对所述原始含噪声音信号采用VMD得到K个本征模态分量；通过基于峭度和互信息加权融合的模态选择方法划分出最有效模态、次有效模态和无效模态；采用改进奇异值序列有效阶次选取方法对所述最有效模态采取混合阈值SVD降噪、对所述次有效模态采取硬阈值SVD降噪
SVD分解Python程序 python vmd分解 本文仅对变分模态分解(VMD)的原理简单介绍和重点介绍模型的应用。 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...
2022年05月唐山学院学报Journal of Tangshan University 基于VMD-SVD-MSR 模型的樱桃品质信息检测 张湃，王丽侠，任丽棉 (唐山学院智能与信息工程学院，河北唐山063000)摘要：樱桃的可溶性固形物含量(SSC)和含水率是衡量其品质的重要指标。鉴于传统的检测 方法均为破坏性生化检测，文章以山海关樱桃样品为研究对象...
首先以变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)对故障电压进行有效分解,然后利用奇异值分解(singularvalue decomposition,SVD)标定行波波头.采用1种减少线路参数影响的双端测距算法,该算法能够有效确定反射波头的查找区域,且不受两端装置时钟同步误差的影响.在PSCAD/EMTDC中搭建了四端柔性直流电网,仿真结果表明,...
文献[9]提出构建一种传感器优化布置的齿轮箱轴承故障特征提取方法,首先将采集的振动信号进行奇异值(SVD)降噪,然后对降噪后的信号进行基于方差贡献率的信息融合并进行VMD分解,最后选取信息熵最小本征模态分量(IMF)进行Teager能量谱分析,提取滚动轴承的故障特征。
1.本发明提出一种基于svd与gwo-vmd的工业泵联合降噪方法,其特征在于,该方法具体步骤如下: 2.根据权利要求1所述的一种基于svd与gwo-vmd的工业泵联合降噪方法,其特征在于,利用svd对原始振动信号进行初步降噪后得到初步降噪信号。其具体步骤如下: 3.根据权利要求1所述的一种基于svd与gwo-vmd的工业泵联合降噪方法,...
VMD(Variational Mode Decomposition,变分模态分解)是一种基于变分贝叶斯理论的信号分解方法,能够对非平稳信号进行分解和处理。 VMD方法的主要流程包括: 1. 对信号进行希尔伯特变换,得到模长和相角; 2. 定义一个正则化项和目标函数,不断优化目标函数并使用SVD方法分解得到VMD的一组模态函数; ...
专利摘要:本发明公开了基于SVD和VMD联合小波阈值的局放信号去噪方法,该方法包括:对实测信号进行SVD,根据奇异值的数值设定合适的奇异值阈值,将大于该阈值的奇异值置零;将处理后的奇异值进行逆SVD处理;将SVD处理后的信号进行VMD分解,计算分解后的模态分量的峭度值,将峭度值小于3的模态分量筛除;对筛选后的模态分量进行...
提出一种基于多分辨奇异值分解和改进完备集成经验模态分解的大地电磁数据降噪方法,多分辨奇异值分解算法是受小波包算法启发,使用递归分解的形式将信号进行多层SVD分解从而实现多分辨率分析,结合改进完备集成经验模态分解算法对大地电磁数据进行降噪,取得了不错的效果。