模态混叠

摘要： 针对目前单通道心电信号识别精度不高、现存多元分解方法效果不佳、多元非线性心电信号分析复杂等问题,提出了一种基于自适应多元多尺度色散熵的心电信号分类方法。首先利用频谱分析,创新性地引入了正弦辅助多元经验模态分解方法,对心电信号进行分解得到多元模态分量;然后结合多模态分解和色散熵的优越性,通过累加多元本征模态分量代替粗粒化采样,提出了自适应多元多尺度色散熵的方法获取特征熵值;最后将特征输入到多个分类器上进行分类,通过实验对比分析,在模拟信号和MIT-BIH数据上验证该方案的有效性。

摘要： 以残留劲度模量变化曲线的拐点作为裂缝时会存在模态混叠的问题,易导致最终检测得到的路面裂缝值过大,针对这一不足,研究一种基于HHT的沥青混凝土路面疲劳裂缝检测方法。首先采集沥青混凝土路面图像,在Miner疲劳累积损伤准则下,计算沥青混凝土路面结构疲劳度,利用HHT控制检测时间尺度,分解路面疲劳曲线存在的模态混叠,完成检测方法的研究。搭建实验检测环境,准备相同的沥青混凝土构件,以密度仪测量计算得到的裂缝量为裂缝标准值,使用两种现有的检测方法与之对比。实验结果表明:与传统的检测方法相比,基于HHT的沥青混凝土路面疲劳裂缝检测方法得到的路面裂缝值平均值为0.12cm,与裂缝标准值相差不大,检测数值更加准确。

摘要： 针对HHT (Hilbert-Huang Transform)算法在分析含频率相近频率分量的低频振荡信号时会产生模态混叠现象影响分析结果的问题,提出了一种将VMD变分模态分解(Variational Mode Decomposition)算法与希尔伯特Hilbert变换相结合的方法,并利用粒子群算法对VMD算法的参数进行优化选择,经验证该算法较HHT算法更加适用于电力系统低频振荡参数的提取,具有一定的工程应用价值。

摘要： 奇异谱分解在处理强噪声信号时获得的模态分量可能包含期待频段之外的信息,会造成严重的模态混叠现象并影响分析效果,深入研究发现造成上述现象的原因是迭代过程中轨迹矩阵的嵌入维数设定不合理。在大量数据分析的基础上提出了一种优化的奇异谱分解方法(OSSD),以迭代过程中划分的频段及重构分量时特征向量的选择为依据确定新的参数并设定嵌入维数,不仅可以使构造的轨迹矩阵更加合理,还可以使分量的重构更加准确。仿真及试验分析表明,该方法可以有效抑制模态混叠现象,减少分解所得分量在频域上的能量泄漏,准确提取滚动轴承振动信号中的故障特征。

摘要： 随着电力系统规模的不断扩大及电力电子设备的广泛应用,电力系统中谐波污染问题愈发严重。为实现对电力系统谐波的有效检测,本文提出基于改进希尔伯特-黄变换的谐波检测方法。首先提出基于改进镜像延拓的端点效应抑制方法,该方法将波形匹配方法与镜像延拓方法相结合,解决传统镜像延拓方法需对信号有一定程度截断而造成误差较大的问题;同时,引入自适应噪声完全经验模态分解方法,有效解决经验模态分解易产生模态混叠效应、集合经验模态分解结果受噪声影响较大且易产生虚假模态分量的问题。为验证本文所提方法的有效性,设计谐波检测仿真实验及实测信号谐波检测实验。结果表明,本文所提方法可对具有间断点的谐波信号、含高次谐波衰减、突变谐波信号进行有效跟踪与检测。基于本文所提方法在LabVIEW平台中开发谐波检测系统,验证了本文所提方法的准确性及有效性。

摘要： 针对二维局部均值分解(BLMD)对图像进行多尺度分解时,计算过程费时,模态混叠现象严重的问题,提出一种快速自适应二维局部均值分解算法(FABLMD)。算法首先通过图像极值点信息计算顺序统计滤波器(OSF)窗口大小;然后利用OSF求图像上下包络曲面,进而得到包络估计函数和局部均值函数;最后在新的筛分终止条件下经过有限次迭代,快速将图像分解成一系列尺度不同的分量图像。仿真结果表明,改进算法计算速度更快,模态混叠现象得到有效抑制,对图像中不同频率成分的分解能力和效率都要优于BLMD。

摘要： 针对爆破延期识别中采用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法存在模态混叠现象,导致延期识别精度低的问题。提出了一种完全正交经验模态分解(principal empirical mode decomposition,PEMD)方法,首先对原始信号进行EMD初步分解,得到多个具有模态混叠现象的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)分量,其次对IMF分量进行主成分分析(principal component analysis,PCA),将混叠的IMF分量完全正交化,之后选择幅值较大且波形衰减明显的主分量,使用Hilbert变换提取包络线,最后对包络线峰值点进行识别。通过相似物理模拟试验证明,PEMD与传统方法EMD相比,有效地抑制振动信号EMD分解时出现模态混叠现象,延期识别误差降低至0,并通过控制高程和延期时间对PEMD方法的稳定性进行了检验;同时以德兴露天边坡延期爆破试验为例,PEMD能够更好地对爆破振动波峰值点进行精确识别,识别率稳定在90%以上,对后续爆破工程中爆破参数设计优化和盲炮的识别具有重要意义。

摘要： 提高振动模态辨识精度的关键在于提高密集固有模态的分离精确度,基于对集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)筛分结果的分析,提出了一种多次加噪的改进筛分算法,与希尔伯特变换(Hilbert transform,HT)相结合,应用于导弹工作模态辨识。与经验模态分解、集合经验模态分解算法的筛分结果相比,新方法降低了误差,有效抑制了模态混叠现象。较之对数衰减法,利用希尔伯特变换进行模态辨识,提高了参数辨识精度,同时可以辨识出固有频率随时间变化趋势,更适合分析具有时变性的导弹工作模态。该研究可为信号处理中解决模态混叠问题提供参考。

摘要： 掩膜信号法一定程度上削弱了信号分解结果中的模态混叠现象,其分解结果主要受到掩膜信号的幅值和掩膜频率的影响。为获得参数最优解,摒弃了传统计算获得的方法,提出了细菌觅食算法优化掩膜参数的滚动轴承故障诊断方法。首先利用参数寻优的BFA算法优化掩膜信号的幅值和掩膜频率,得到最优参数组合,利用参数优化后的掩膜信号处理故障信号得到频谱更加纯净的本征模函数,最终根据相关系数准则选取最佳分量进行频谱分析。实验结果表明优化参数后掩膜信号处理下的故障信号抗模态混叠能力更强,分量融合后故障特征更明显。

摘要： 为了提升有载分接开关振动信号降噪效果及故障识别准确率,研究了一种基于经验模态分解的有载分接开关振动信号识别方法。该方法对有载分接开关振动信号进行采用掩膜的经验模态分解,降低模态混叠;采用阈值滤波方法对各个固有模态函数进行处理,降低噪声影响;再采用相关系数法选取特定固有模态函数并进行信号重构,采用时频分析和卷积神经网络方法进行特征提取和故障识别,得到故障识别结果。实验结果表明,利用所提出的方法进行降噪处理后的识别准确率得到有效提高。

摘要： 总结归纳EMD模态混叠出现的原因及现阶段解决的方法,针对电力负荷数据包含多种模态、各模态能量差别大,用EMD分解时存在严重模态混叠现象的问题,应用差分、累加求和的方法对EMD进行改进,仿真结论表明将此方法应用在电力负荷数据的分解中,具有良好的分离混叠模态效果,实现预测精度的提高.

摘要： 从基本模态的基本概念出发，讨论了基本模态对调频的约束要求和方法，模态混叠的表述，端点问题和模态混叠的依存性，数据驱动特性的两面性等问题，分析了基于要素的分类方法，提出了解决模态混叠的思路，最后，讨论了模态混叠对EMD在信号消噪、伪谐波分析、建模和预测等应用的影响，获得了一些有益的认识。

摘要： 利用模拟信号分析了间歇信号的频率特性，并和高斯噪声频率特性进行了对比。结果表明，EMD分解的等价滤波器的带通特性足完伞数据驱动的，在瞬态信号出现的情况下，等价滤波器组为再是一组二进滤波器，而是一组带通混叠的滤波器。进一步分析认为，自然事件的间歇出现与IMF慨念和EMD算法缺乏间歇特性之间的矛盾足EMD模态混叠的内在原因。最后，对如何解决模态混叠问题提出了设想。

摘要： 提出一种基于旋转机械同源数据融合的全矢(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)总体平均经验模态分解信号分析方法.EEMD法是在传统的(Empirical Mode Decomposition,EMD)经验模态分解法的基础上,为了有效地抑制模态混叠现象而提出的改进方法.而在一些实际应用中,全矢EEMD方法能够提供比直接进行全矢融合更为可靠的诊断结论.具体地实现在处理存在噪声的同源信号时,先进性EEMD分解,再进行全矢谱信号融合,并对比传统全矢谱法说明本方法的优越性与局限性.

摘要： 针对局域均值分解(LMD)在处理非平稳非线性信号的过程中存在的模态混叠问题,提出一种基于互补总体局域均值分解(CELMD)的特征提取方法.对信号进行降采样之后,通过CELMD进行分解,得到包含信号特征的PF分量,并用相关性方法选取有效PF分量重构信号进行分析.轴承故障信号分析结果表明,基于CELMD的方法能够有效实现轴承典型故障的诊断.

摘要： 由于经验模态分解缺乏严格的正交性,提出了正交经验模态分解(OEMD).该方法的基本思想是通过自适应带通滤波的方法来获得各本征模态函数(IMF)及残余函数.本文从理论上证明了OEMD 具有严格的正交性和完备性,并根据解析带通滤波方法在频域上具有理想的带通特性这一特点,建立了实现OEMD 的快速算法--折半搜索IMF 法.在谐波检测中的应用实例表明,OEMD 不仅较好地克服了模态混叠和避免了虚假模态的出现,而且运算速度快,能实现精确的谐波检测.

摘要： 本文在介绍EMD 基本理论的基础上,结合实际应用中遇到的问题,系统论述了EMD 中存在的端点效应,本征模函数的筛分迭代停止的标准和模态混叠这三大问题,并针对这些问题提出了相应的解决方法.简要概述了EMD 端点效应产生的原因和目前提出的一些有效的抑制方法,并对这些方法的优缺点进行了比较分析.对几种常用的确定本征模函数的判据进行了分析总结,指出了只有根据信号本身特征选取适当的迭代停止的标准,才能保证本征模函数的线性和稳定性,又能使得的本征模函数具有相应的物理意义.本文重点针EMD 对复杂信号中特别靠近的频率成分分解时出现的模态混叠现象,提出了两种解决方法.一是基于小波包分解的EMD 方法,二是添加掩膜信号法.仿真实验表明这两种方法能很好的解决传统EMD 方法中出现的模态混叠现象.

摘要： 本文在介绍EMD 基本理论的基础上,结合实际应用中遇到的问题,系统论述了EMD 中存在的端点效应,本征模函数的筛分迭代停止的标准和模态混叠这三大问题,并针对这些问题提出了相应的解决方法.简要概述了EMD 端点效应产生的原因和目前提出的一些有效的抑制方法,并对这些方法的优缺点进行了比较分析.对几种常用的确定本征模函数的判据进行了分析总结,指出了只有根据信号本身特征选取适当的迭代停止的标准,才能保证本征模函数的线性和稳定性,又能使得的本征模函数具有相应的物理意义.本文重点针EMD 对复杂信号中特别靠近的频率成分分解时出现的模态混叠现象,提出了两种解决方法.一是基于小波包分解的EMD 方法,二是添加掩膜信号法.仿真实验表明这两种方法能很好的解决传统EMD 方法中出现的模态混叠现象.

摘要： 理论和实际资料试算表明，基于CEEMD的小波阈值去噪方法得到了明显优于CEEMD直接舍弃高频IMF分量去噪和小波阈值去噪方法的去噪效果，CEEMD作为EMD的改进型算法，不但保持了EMD分解信号的优势，而且解决了模态混叠问题，能够提供更准确的模态分离，不仅可以有效压制高频噪声，还能保持原信号中的高频有效成分和弱信号信息不受损失。去噪效果对比证明了本文提出方法的有效性和优越性。

摘要： 一种抗混叠滤波器、相关设备及抗混叠滤波器的控制方法，该抗混叠滤波器包括电源V、可调电阻R1、电容C1、电感L1、可调电容C2和电阻R2，所述电源V的负极接地，所述电源V的正极耦合至所述可调电阻R1的第一端，所述可调电阻R1的第二端耦合至所述电容C1的第一端，所述电容C1的第二端接地，所述电感L1的第一端分别与所述电容C1的第一端和所述可调电阻R1的第二端相耦合，所述电感L1的第二端耦合至所述可调电容C2的第一端，所述可调电容C2的第二端接地，所述电阻R2的第一端耦合至所述可调电容C2的第一端和所述电感L1的第二端，所述电阻R2的第二端接地。本申请减少了元器件数量，降低了成本和功耗。

摘要： 本发明提供一种混叠铜箔，包括第一铜箔片、第二铜箔片、第三铜箔片、第四铜箔片、第五铜箔片、第六铜箔片、多个第一板材和多个第二板材。本发明还提供一种混叠铜箔的混叠方法，本发明所述的混叠铜箔及其混叠方法，主要特点是：使不同型号铜箔的板子可以混叠在一起，减少不必要的单独叠合时间及成本浪费，缩短压合制程在制时间，节省铜箔，减少浪费。

摘要： 一种抗混叠滤波器、相关设备及抗混叠滤波器的控制方法，该抗混叠滤波器包括电源V、可调电阻R1、电容C1、电感L1、可调电容C2和电阻R2，所述电源V的负极接地，所述电源V的正极耦合至所述可调电阻R1的第一端，所述可调电阻R1的第二端耦合至所述电容C1的第一端，所述电容C1的第二端接地，所述电感L1的第一端分别与所述电容C1的第一端和所述可调电阻R1的第二端相耦合，所述电感L1的第二端耦合至所述可调电容C2的第一端，所述可调电容C2的第二端接地，所述电阻R2的第一端耦合至所述可调电容C2的第一端和所述电感L1的第二端，所述电阻R2的第二端接地。本申请减少了元器件数量，降低了成本和功耗。

摘要： 本申请实施例公开了一种血流成像的混叠指数、混叠区域的显示方法及显示装置，该血流成像的混叠指数显示方法包括：向目标对象发射超声波，接收经目标对象返回的超声波的超声回波，得到超声回波信号，根据超声回波信号得到当前帧血流图像；确定当前帧血流图像的目标区域的混叠指数，混叠指数用于表征当前帧血流图像的目标区域的血流区域发生混叠的程度；显示混叠指数。

摘要： 一种抗混叠滤波器、相关设备及抗混叠滤波器的控制方法，该抗混叠滤波器包括电源V、可调电阻R1、电容C1、电感L1、可调电容C2和电阻R2，所述电源V的负极接地，所述电源V的正极耦合至所述可调电阻R1的第一端，所述可调电阻R1的第二端耦合至所述电容C1的第一端，所述电容C1的第二端接地，所述电感L1的第一端分别与所述电容C1的第一端和所述可调电阻R1的第二端相耦合，所述电感L1的第二端耦合至所述可调电容C2的第一端，所述可调电容C2的第二端接地，所述电阻R2的第一端耦合至所述可调电容C2的第一端和所述电感L1的第二端，所述电阻R2的第二端接地。本申请减少了元器件数量，降低了成本和功耗。

摘要： 本发明涉及一种经验模态分解中模态混叠问题的自适应解耦方法，包括：将待分解的信号中添加噪声，获得加噪信号；从所述加噪信号中提取局部极值点；从所述局部极值点中挑选窗极值点；利用所述窗极值点构造上、下包络线；根据所述上、下包络线计算当前包络均值；根据所述加噪信号与当前包络均值获得当前残差信号；判断当前迭代的包络均值是否小于第一阈值，当前残差信号作为第一内蕴模态分量；判断当前迭代获得的窗极值点的个数是否小于等于设定的第二阈值；如果是，则获得了第一内蕴模态分量和趋势项；其中，所述趋势项通过待分解的信号中添加噪声的加噪信号减去第一内蕴模态分量获得。

摘要： 本发明公开了一种基于AMD的去除经验模态分解中模态混叠方法，包括以下步骤:(1)对原始信号进行EMD分解，得到各个固有模态函数，观察固有模态函数是否存在模态混叠现象；(2)求出第一个固有模态函数的瞬时频率特性，可根据其判断是否存在模态混叠现象；(3)若IMF1的瞬时频率存在差异较大的频率成分，则说明出现模态混叠现象，并可根据瞬时频率得出间断信号的起止时刻；(4)若存在模态混叠现象，则根据IMF1瞬时频率中频率成分确定二分频率值；(5)利用该二分频率值对原信号进行AMD分解，提取出间断信号后再进行EMD分解。本发明能有效地消除EMD分解过程中的模态混叠现象，使IMF更可靠地反映真实物理过程。

摘要： 本发明涉及一种基于改进EMD模态混叠和端点效应的HHT谐波分析方法，针对目前分析电力谐波信号的希尔伯特—黄变换(Hilbert‑Huang Transform，HHT)方法分解易受干扰、结果不精确等问题，提出一种改进的HHT谐波分析方法。本发明利用基于B样条最小二乘拟合法对电力系统谐波信号进行预处理，较好地弱化间断事件或噪声干扰对信号的影响，达到抑制经典模态分析(empirical mode decomposition，EMD)分解中出现的模态混叠现象；并且对预处理后的拟合曲线采用斜率匹配波形延拓法，以保证信号端点处变化趋势与内部一致，保证信号的完整性，从而减弱甚至抑制EMD分解的端点效应，改善EMD分解结果。以提高分解电力系统谐波信号的精确度，快速检测出电力谐波系统中的谐波组成，扩大谐波检测的运用。

摘要： 本发明公开了EMD分解振动信号过程中出现的混叠现象，导致滤波去噪效果不佳的问题，提出一种基于主成分分析(PCA)和EMD的改进算法，取名为PEMD。具体方法如下，首先对信号分解得到的IMF分量与原始信号做主成分分析，得到正交的多个主分量，继而计算各主分量的贡献率，根据贡献率选择包含原始信号绝大部分信息的主成分分量组合进行信号重构，生成新的正交原始信号，再对其进行EMD分解，即可分解出正交的IMF分量，从而能更好地将噪音与振动信号分开。在实测爆破振动信号分解中，通过与经典EMD算法和EEMD改进算法对比，得到PEMD算法在去除模态混叠效果及去噪的效果上均优于EEMD和EMD。

摘要： 本发明公开了一种可消除模态混叠的地下水信号分解方法。该方法首先求出地下水信号中所有相邻极值点的中值点，并直接利用这些中值点拟合一条中值点包络线。接着求得所有相邻极值点的时间间隔，并对其按照由小到大的顺序排列，当时间间隔变化率超过最小模态分界点时，取变换前的一个值作为本次要求取模态的最大时间间隔。然后以此为界，将大于该界限的极大值和极小值之间所包含的拟合曲线部分用原信号曲线代替，并判断是否满足模态分解的终止条件，如果满足，则一个模态信号分解完成，否则，返回最开始进行反复迭代运算。本发明很好地解决了传统EMD和EEMD分解的模态混叠现象，能够对所探测的地下水信号实施有效和精准的分析。