趋势项

摘要： 针对传统线性模型拟合连续运行参考站(CORS)高程时间序列使测站运动趋势单一化的问题,提出一种基于CORS高程时间序列本身的非线性趋势项定量识别与估计方法。该方法首先用K均值聚类整体经验模态分解方法,对CORS高程时间序列进行分解;其次,基于排列熵理论对非线性趋势项定量识别,统计决策适合的趋势项模型,并估计模型参数。实验结果表明:基于排列熵的非线性趋势项定量识别方法避免了人为判别误差,准确地反映了序列自身的变化趋势;通过比较傅里叶、正弦函数、线性多项式三种模型的拟合效果,发现傅里叶模型拟合效果最佳。

摘要： 为了对爆炸分离冲击信号进行有效性分析及校正,进而对关键结构的状态变化进行分析,基于离散小波分解方法,对实测分离冲击信号及其速度积分进行校正,去除零漂趋势项。选取冲击结束后剩余自由响应阶段,对结构状态进行分析,基于冲击信号初始谱及剩余谱相关性分析,提出确定剩余自由响应阶段起始分析时间的确定方法。对该剩余响应信号结合频域窗滤波后进行谱分析,通过2轮试验中相同位置固有频率的改变,判断结构的状态变化。有效去除了某实测信号的零漂趋势项,确定了剩余自由响应阶段起始分析时间,基于频谱分析结果得到了某结构的状态变化。该分析可为复杂序贯试验过程中非平稳冲击情形下的关键结构状态监测及分析提供一种解决思路及方法。

摘要： 为了处理爆破施工中采集的振动信号的趋势项和高频噪声问题,引入了一种基于CEEMDAN分解和小波阈值相结合的信号处理方法。首先,通过CEEMDAN分解爆破振动径向信号得到一组IMF分量,对各个分量进行FFT变换,通过频谱分析筛选出趋势项分量并去除,对剩余IMF分量进行互相关函数特性分析筛选出含噪IMF分量与纯净IMF分量,并用自相关函数进行校核。然后,利用小波阈值将含噪IMF分量进行滤波处理。最后,将小波阈值滤波处理后的IMF分量与纯净IMF分量重构即为处理后信号。结果表明:该方法在消除噪声和趋势项干扰方面优势明显;与目前广泛采用的处理方法(CEEMDAN法、小波阈值法、EMD-小波阈值法、EEMD-小波阈值法、CEEMD-小波阈值法)对比分析表明,CEEMDAN-小波阈值处理方法信噪比(SNR)为20.460,均方根误差(RMSE)为0.086,所用方法的客观评价指标均显示出更优的处理效果;从处理前后三维时间-频率-能量图反映了处理后信号充分保留了2~200 Hz频段的真实能量信息,进一步提高了爆破振动信号分析的准确性,可以应用于类似爆破振动信号的趋势项与噪声共同处理中。

摘要： 由于MEMS加速度计具有对超低频加速度的幅频响应敏感的特性,在冲击信号测量应用中,MEMS加速度计测量的冲击信号会出现低频趋势项,使冲击速度和位移分析结果严重失真。本文基于实例研究了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、自适应噪声集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adapitive Noise,CEEMDAN)和变分模态分解(Variational Mode Decompostion,VMD)提取趋势项和重构冲击信号的工程应用方法。研究结果表明:对比EMD和CEEMDAN方法,在使用MEMS加速度计的冲击测量系统中采用VMD进行趋势项信号去除更为有效,固有模态函数不会产生模态混叠,可以准确还原冲击信号。

摘要： 针对利用多台设备采集试验数据时数据难以同步的问题,提出一种检测设备试验数据时间延迟估计的优化算法,结合测试数据去除趋势、互相关函数及其Hilbert变换之间的差值幅值,根据差值幅值在窗口范围内达到峰值的取样点计算延迟时间.仿真结果表明,该方法与直接互相关函数计算相比具有更好的锐度.采用多个陀螺仪测量车内同一点的车辆状态进行比对试验,结果表明,优化算法比直接互相关函数计算延迟时间具有更高的准确度.

摘要： 为了实现高层建筑物的安全监测,利用GNSS接收机获取高层建筑物的观测数据,通过奇异谱分析方法提取高层建筑物观测数据的周期项、趋势项与噪声项.试验结果表明,利用奇异谱分析能够有效地将高层建筑物变形监测数据中包含的有用信息展现出来.同时,还对奇异谱分析提取信号效果与小波分析提取效果进行比较,结果表明,奇异谱分析和小波分析在进行重构后,信号都保留了原始观测数据的主要特征,对噪声的剔除都起到了很好的效果,但是在周期项提取方面,奇异谱分析要优于小波分析.

摘要： 采用集合经验模态法分析湟水流域近20年以来地表水资源量及用水量变化规律,结果表明:近20年湟水流域地表水资源量呈增加趋势,用水总量呈减少趋势;Mann-Kendall检验结果表明:各个趋势项(RES)变化显著.成因分析结果表明,人口、GDP、第一产业增加值、第二产业增加值、粮食产量和工业增加值是用水结构变化的主要驱动因子.

摘要： 为了确保CORS系统中CORS站点可以有效地提供实时服务,对CORS系统中CORS站点稳定性进行研究显得尤为关键.以某CORS网中BTRD站点的观测数据为研究对象,首先通过软件解算站点观测数据,得到在ITRF2005框架下的坐标序列.其次通过小波分析与频谱分析的结合,提取坐标时间序列的趋势项成分与周期项成分.试验结果表明,站点N、E方向时间序列的变化呈线性,并提取N、E方向的年周期项.U方向坐标时间序列呈周期变化趋势,提取U方向上1年、0.5年和0.25年的周期项.最后,将小波分析处理信号的结果与奇异谱分析处理信号的结果进行对比,结果表明,2种方法都可以提取CORS观测数据的趋势项,但小波分析提取的效果更好.

摘要： 为抑制弹道外测数据中异常值的影响,设计了一种基于最小二乘趋势项建模与一阶差分还原的联合野值处理方法.该方法基于最小二乘原理建立了外测数据趋势项多项式的一般模型;利用一阶差分处理化斑点型野值为孤立型野值,在简化野值类型的同时又降低了野值的处理难度;最后引入肖维涅准则进行野值检验剔除,并积分还原得到便于后续分析的外测数据.仿真算例结果对比表明,该方法简便易行,在不破坏原始数据有用信息前提下,可抑制复杂类型野值的影响,取得较好的处理效果.

摘要： 针对爆破振动信号去噪和趋势项消除问题,借助相关性分析,引入了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和小波阈值法的预处理滤波方法.首先运用EEMD方法进行信号分解,利用互相关系数进行含噪IMF分量和趋势项分量的预选,然后分别借助自相关函数特性和频带特点进行判断,最后完成含噪分量的小波阈值去噪和趋势项分量的去除,重构波形.实例验证结果表明,该方法能有效消除噪声、趋势项干扰,保留波形真实信息,进而提高频谱分析精度.

摘要： 固体火箭发动机地面试验对振动信号的采集及准确处理是分析评价发动机结构可靠性和优化结构设计的重要基础.振动信号中趋势项的存在会使时域中的相关分析或频域中的频谱分析产生很大的误差.本文主要研究采用小波变换法、滑动平均法及经验模分解法(EMD)对固体火箭发动机地面试验振动数据进行趋势项提取预处理,处理结果表明EMD法对振动信号的分解最充分,能够提取出信号的趋势项;而小波变换法存在小波基函数和分解级数需事先预测的问题;滑动平均法存在频率泄露的问题.

摘要： 本文研究了经验模分解方法在信号趋势项提取中的应用.并提出了基于EMD方法在不同频率限制要求下信号趋势项的定义和提取方法.通过应用于数值模拟信号及实测记录验证了此定义的可靠性.

摘要： 针对实际航空发动机转子轴心轨迹难以获取问题,提出通过振动加速度信号积分变换,得到振动位移信号,从而实现转子轴心轨迹获取.但在积分后振动速度和位移信号存在较大趋势项,在分析趋势项来源的基础上,利用最小二乘法建立趋势项模型,消除加速度积分变换得到的速度和位移信号趋势项.考虑2支传感器安装不成垂直夹角的情况,通过正交变换算法实现轴心轨迹,最后通过航空发动机真实试验数据验证该方法的有效性.

摘要： 在复合材料成型过程中，会出现裂纹、掺杂和气泡等缺陷，这种缺陷对材料的性能影响很大.利用X射线对复合材料内部缺陷进行检测时，构件的几何形状、射线强度分布不均等因素会造成射线图像的趋势项，趋势项的存在会降低图像的对比度，影响缺陷的检测，因而有必要将其去除.本文分析了趋势项产生的原因以及对检测的影响，研究了最小二乘拟合趋势项的方法，并着重研究了不同阶数对去除趋势项的影响，提出了基于误差统计分析的方法来选择拟合阶数.该方法先从对误差进行F检验入手，然后再以F分布的置信空间作为阶数选择的条件，来选择最佳的拟合阶数.这样得到的趋势项和原射线图相减以达到增强缺陷识别的效果.实验证明了该方法的有效性以及可行性。

摘要： 本文针对内燃机过渡工况的扭振信号中确实存在趋势项的问题,提出了一种去除过渡工况中趋势项的方法,以提高内燃机轴系扭振幅频特性分析精度.利用过渡工况下扭振信号的各简谐成分实部和虚部等于该转速下稳定工况扭振信号各简谐成分实部和虚部与趋势项各简谐成分实部和虚部线性叠加的性质,可通过消去趋势项得到该转速下稳态工况的各简谐成分准确幅值.通过仿真和实验研究,不仅验证了所提方法的实用性,并且发现过渡工况中的趋势项具有对0.5、1.0等低简谐成分幅值影响最大,而对中、高简谐成分幅值影响相对较小的性质.

摘要： 在内容项集合内，基于对内容项的引用的频率变化，特定内容项可以被标识为趋势。例如，社交网络的用户可以通过在消息中张贴其统一资源定位符（URL）来引用Web资源，并形成趋势的Web资源可以通过检测这样的引用的频率的变化来标识。可以通过对内容项直方图中的这样的引用进行计数，并通过在检测到对内容项的每一引用时计算趋势分数，来跟踪这些趋势。然后，可以基于第二时间和最后一次检测到对内容项的引用的最后的引用时间之间的时间段，通过比较衰减相应的内容项的趋势分数之后的趋势分数，来在第二时间标识形成趋势的内容项。

摘要： 本发明提供一种自适应阈值频率的振动信号小波分析去趋势项方法，属于机械系统振动信号预处理领域领域。本发明方法首先建立消趋效果判据W，基于W曲线良好的阈值频率自适应筛选规律，优选出准确率较高的五个小波函数，利用它们的W曲线筛选结果综合判断出最佳阈值频率，然后设定阈值频率，基于W曲线筛选出最优小波函数，完成阈值频率和小波函数的自适应设置。根据本发明的方法，不用依赖经验比较各种阈值频率和小波函数在处理信号时的实际效果，就能自适应判定最优阈值频率和小波函数。本发明的方法具有较好的自适应性和实用性，以及较高的计算效率，提高了振动信号小波分析的自适应性。

摘要： 本发明公开了一种基于广义趋势项误差控制的振动速度频域重构方法，建立连续形式的广义化趋势项误差控制方程，求解得出重构速度与测量加速度的积分传递函数，将理想频域积分传递函数代入积分传递函数，得到重构加速度与测量加速度的误差控制传递函数；将积分传递函数与误差控制传递函数用重构精度τ与有效带宽下限频率表示，根据不同测量环境及测量需求选取合适的重构精度与有效带宽下限频率；将实测振动加速度进行加窗及FFT运算，得到实测振动加速度幅值谱，然后将实测振动加速度幅值谱进行调参，将实测振动加速度幅值谱与已经完成调参的积分传递函数相乘，得到重构速度；通过移动窗函数，完成振动速度频域重构。

摘要： 本发明公开了一种基于多项式拟合函数趋势项与阶数估计加速度、速度、位移的方法，通过循环结构，在一定阶数范围内，自适应确定加速度的拟合多项式阶数；然后根据积分性质，确定速度、位移的拟合多项式阶数，最后拟合得到速度、位移信号并去除各自的趋势项对应的拟合多项式，得到消除趋势项的速度和位移信号。该方法对时域积分和频域积分的效果都非常显著；去除频域积分产生的位移趋势项尤其明显，且稳定性高。

摘要： 本发明公开了一种基于波动项、趋势项分解的滑坡位移预测方法，根据滑坡位移监测区域的实际情况确定滑坡位移影响因素，采集得到滑坡位移影响因素和累计滑坡位移的历史数据，对累计滑坡位移进行分解得到趋势项位移和波动项位移，筛选得到波动项位移的影响因子，构建并训练得到波动项预测模型，然后设置趋势项位移的影响因子，构建并训练得到趋势项预测模型，分别进行波动项预测和趋势项预测，将预测结果叠加得到累计滑动位移的预测结果。采用本发明可以有效提高滑坡位移的预测性能。

摘要： 本发明公开了不同趋势下Logistic映射序列的非线性趋势项消除方法，包括步骤：步骤S1：采用数据集构造Logistic映射序列，基于Logistic映射序列构造混沌系统Logistic映射序列；步骤S2：将混沌系统Logistic映射序列与不同趋势叠加，得到不同趋势下的Logistic映射序列z，z＝zs+zt，zs是平稳项，zt是趋势项，步骤S3：采用构造的不同趋势下的Logistic映射序列消除原始信号中的非线性趋势项，得到信号的平稳部分。本发明计算简单、快速，是基于正则化原理的去趋势化方法，确定平滑先验法的正则化参数；根据趋势项的截止频率与特征值参数之间的一对一的数值关系，获得与频率分量对应的趋势项。

摘要： 本发明公开了一种用于生命探测雷达回波信号静态背景及趋势项去除的方法、系统及电子设备，所述方法包括以下步骤：采集生命探测雷达回波数据，获取原始回波矩阵；将获得的原始回波矩阵中每一列的最大值位置作为分段标记点；将原始回波矩阵的每一行分段；然后，使用多项式进行拟合，得到静态背景及趋势项估计；使用原始回波矩阵减去静态背景及趋势项估计，得到增强后的信号矩阵。本发明能够准确估计由雷达硬件的不稳定引入的信号趋势项，可有效减少非平稳干扰对目标信号的影响。

摘要： 本发明提供一种自适应阈值频率的振动信号小波分析去趋势项方法，属于机械系统振动信号预处理领域领域。本发明方法首先建立消趋效果判据W，基于W曲线良好的阈值频率自适应筛选规律，优选出准确率较高的五个小波函数，利用它们的W曲线筛选结果综合判断出最佳阈值频率，然后设定阈值频率，基于W曲线筛选出最优小波函数，完成阈值频率和小波函数的自适应设置。根据本发明的方法，不用依赖经验比较各种阈值频率和小波函数在处理信号时的实际效果，就能自适应判定最优阈值频率和小波函数。本发明的方法具有较好的自适应性和实用性，以及较高的计算效率，提高了振动信号小波分析的自适应性。

摘要： 本发明公开了一种基于广义趋势项误差控制的振动速度频域重构方法，建立连续形式的广义化趋势项误差控制方程，求解得出重构速度与测量加速度的积分传递函数，将理想频域积分传递函数代入积分传递函数，得到重构加速度与测量加速度的误差控制传递函数；将积分传递函数与误差控制传递函数用重构精度τ与有效带宽下限频率表示，根据不同测量环境及测量需求选取合适的重构精度与有效带宽下限频率；将实测振动加速度进行加窗及FFT运算，得到实测振动加速度幅值谱，然后将实测振动加速度幅值谱进行调参，将实测振动加速度幅值谱与已经完成调参的积分传递函数相乘，得到重构速度；通过移动窗函数，完成振动速度频域重构。

摘要： 一种消除加速度传感器直流分量和趋势项的信号处理方法，在加速度传感器的前端信号分发设备中嵌入信号处理算法，利用信号处理算法对待处理信号进行信号处理，利用信号处理算法得到去直流分量和趋势项的信号，实时消除加速度传感器中的直流分量和趋势项。本发明通过在加速度传感器的前端信号分发设备中嵌入信号处理算法，并通过对加速度传感器的信号进行处理，得到去直流分量和趋势项的信号，能够实时消除加速度传感器直流分量和趋势项，较传统解决方案在实时性、准确性和经济性上均具有明显优势。