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1.
针对大坝变形具有非线性和非平稳性的特点,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)的大坝变形多步预测新算法。首先从时频分析出发,利用集合经验模态分解将变形时间序列分解成具有不同频率特征的分量;然后采用游程判定法对波动程度相似的分量重构为高、中和低频3个分量;最后对3个分量分别建立相应的多步预测模型,叠加各预测值即为最终预测结果。经算例验证,并与AR模型、BP神经网络和支持向量机的多步预测进行对比分析,同时建立不同预测步长进一步验证。结果表明,该算法预测精度较高,在大坝变形波动剧烈的时段也能保证较好的预测效果,可以应用于大坝变形预测。 相似文献
2.
《东北石油大学学报》2020,(4)
为对混沌信号进行降噪,提出基于变分模态分解(VMD)的混合去噪(VMD-SG-WT)方法,首先基于各分量间的最小巴氏距离确定VMD分解模态参数,通过VMD将混沌信号分解成多个本征模态函数(IMFs);然后分别计算各个IMF分量与原始信号间的相关因数,根据相关关系指标确定IMF分量的含噪程度,对有效成分主导的信息分量重构进行Savitzky-Golay平滑滤波,对噪声主导的噪声分量重构进行小波降噪处理;最后利用平滑的信息分量与小波去噪的噪声分量进行重构,得到最终去噪的信号。采用VMD-SG-WT去噪法对Lorenz系统产生的仿真信号和实测的太阳黑子数序列进行降噪处理,并与局部投影去噪法、小波去噪法、经验模态分解(EMD)去噪法和单一VMD去噪法进行对比。结果表明:VMD-SG-WT去噪法能够有效对混沌信号进行降噪,去噪效果相对优于其他去噪方法的去噪效果。 相似文献
3.
针对MEMS陀螺仪随机漂移产生的误差,提出一种引入Hurst指数的自适应噪声完备集成经验模态分解(CEEMDAN)与自适应卡尔曼滤波(AKF)相结合的去噪模型。首先,通过CEEMDAN对陀螺仪原始信号进行分解,得到一系列频率由高到低的本征模态函数(IMF)和一个残差余量;然后,提出Hurst指数模态筛选机制,将IMF分量划分为噪声IMF、混合IMF和信息IMF;最后,使用自适应卡尔曼滤波器对混合模态分量进行滤波并重构信号。结果表明,CEEMDAN较EMD和EEMD具有更高的分解精度;使用AKF处理混合模态,通过Hurst指数筛选机制重构信号的信噪比相较于排列熵和相关系数法分别提升约12%、36%;使用Hurst指数筛选机制,AKF处理混合模态后重构信号的RMSE较小波阈值滤波降低约23%。 相似文献
4.
一种新的固体潮观测数据特征量提取方法 总被引：2，自引：1，他引：1
将经验模态分解方法应用于固体潮观测数据的处理,通过对模态分量从频域上以及从固体潮调和分析结果上与原始观测数据进行对比证明：经验模态分解可以将固体潮观测数据完整地分离成5种特征量：潮汐观测高频信号、半日波信号、周日波信号、潮汐观测低频信号和观测数据的长趋势变化。 相似文献
5.
针对地震信号中存在大量环境噪声的问题,基于天然地震事件和人工爆破事件建立初始数据集,利用集合经验模态分解（EEMD）技术对波形信号进行分解、降噪,提取出较纯净的各阶本征模态函数（IMF）分量,然后对前10阶分量分别计算分布熵,即EEMD多尺度分布熵,建立神经网络输入矩阵。应用鲸鱼优化算法（WOA）对自组织特征映射（SOM）神经网络参数（竞争层维数、网络训练次数）进行优化,针对不同训练样本寻找对应的最优参数值以改善模式识别的稳定性,从而提高地震识别率。结果表明,EEMD多尺度分布熵结合WOA-SOM模型可有效识别天然地震和人工地震。 相似文献
6.
在钢架结构安全监测过程中,针对沉降数据易受外界环境噪声干扰的问题,在互补集合经验模态分解(CEEMD)的基础上提出改进小波阈值函数的去噪方法。首先对含噪信号作CEEMD分解,得到各种本征模函数(IMF);之后选取IMF分量使用改进小波阈值去噪;最后重构IMF信息,取得降噪后的信号。仿真结果表明,基于CEEMD和改进小波阈值法的混合方法能够有效滤除信号中的噪声分量,提高沉降数据监测精度。 相似文献
7.
针对GPS位置时间序列噪声成分复杂、建模困难、噪声与信号难以有效分离等特点,用自适应信号分析方法经验模态分解（EMD）对中国区域9个IGS站时间序列的N、E、U方向作降噪处理。首先对各方向分量作EMD分解,获取各方向噪声强度依次降低的一系列本征模态分量及其趋势项;其次利用相关系数辨别出噪声与信号的分界本征模态分量,并按重构方法重构各本征模态分量;最后用相关系数、信噪比、能量百分比等参数评价EMD方法降噪的有效性。结果表明,EMD方法能合理地分离序列中的信号与噪声,有效削弱噪声对GPS位置时间序列的影响,进一步提高GPS位置时间序列的精度。 相似文献
8.
经验模态分解法在地下水资料处理中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
利用经验模态分解法（EMD）对地震地下流体观测资料中典型干扰信号的处理及趋势性变化的提取,结果表明,经验模态分解方法能有效地对信号进行分解,是一种无需预设带宽的自适应高通滤波方法,适用于地下流体观测资料的分析处理 相似文献
9.
现阶段的经典模态分解MEMS陀螺消噪是一种易造成信号失真缺陷的强制消噪算法。针对该问题,在由本征模态函数样本熵和相似度参数线性组合确定复合指标的基础上,提出基于复合指标筛选本征模态函数的互补集合经验模态分解的阈值滤波降噪算法,根据信号的随机噪声特征参数确定阈值,并对筛选后的本征模态函数进行处理。仿真和实例分析结果表明,该算法的消噪效果较强制消噪滤波有较大提高,使MEMS陀螺信号的零偏不稳定性下降了76.4%,速率斜坡下降了62.3%,均方根误差下降了67.5%,同时能够提高MEMS-IMU在行人导航中的定位精度。 相似文献
10.
针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)降噪过程中存在信号与噪声模态混叠及直接将分界本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量归入高频噪声造成真实信号被“湮没”等问题,提出一种改进的EMD降噪方法。该方法将经EMD得到的第2个IMF分量至分界IMF分量进行重构,对重构信号进行下一次EMD,获取其中的“真实”信号,多次重复此操作,最后将所有获得的低频信号累加,从而达到降噪的目的。利用2种模拟数据和1种GPS实测高程数据进行实验,模拟数据与实测数据采用不同的评价指标评价降噪效果,结果表明,改进的EMD方法较传统EMD方法降噪效果更佳,验证了该方法的可靠性。 相似文献
11.
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12.
Hilbert-Huang�任�ڹ��峱�����е�Ӧ�� 总被引：3，自引：2，他引：1
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13.
?????????????????????GPS????????????г????Runge???????????t????????(Radial Basis Function,RBF)???????GPS????????????????????????в???????2011-07-25????????????t????????????????????GPS?????????????????????????GPS???????????????????÷???????Ч????Runge????????????????????????????????GPS????λ?????? 相似文献
14.
针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)降噪过程中不能直接确定分界本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)的K值,以及当高频噪声IMF分量个数少于低频IMF分量个数时,利用低频信号重构实现降噪的计算量较大等问题,提出一种新的EMD降噪方法。采用平均周期与能量密度乘积指标的方法来自动确定分界IMF的K值,将高频噪声IMF分量进行重构,然后用原始信号减去重构噪声,从而达到降噪的目的。利用模拟数据和BJFS站的实测GPS高程时间序列数据进行验证。实验结果表明,该方法能够直接确定分界IMF的K值,降低计算量,在GPS高程时间序列降噪中较传统EMD方法更可靠。 相似文献
15.
Study of seismic spectrum decomposition based on CEEMD 总被引：1，自引：0，他引：1
Empirical mode decomposition (EMD) is a powerful tool of time-frequency analysis． EMD decompo- ses a signal into a series of sub-signals,called Intrinsic mode functions (IMFs)． Each IMF contains different frequency components which can deal with the nonlinear and non-stationary of signal． Complete ensemble em- pirical mode decomposition (CEEMD) is an improved algorithm,which can provide an accurate reconstruction of the original signal and better spectral separation of the modes． The authors studied the decomposition result of a synthetic signal obtained from EMD and CEEMD． The result shows that the CEEMD has suitability in spec- trum decomposition time-frequency analysis． Compared with traditional methods,a higher time-frequency reso- lution is obtained through verifying the method on both synthetic and real data． 相似文献
16.
针对普通神经网络的梯度消失和易陷入局部极值的问题,提出一种基于多元宇宙优化算法(multi-verse optimizer, MVO)的BP神经网络优化方法(MVO-BP),利用MVO全局寻优的特性求取BP神经网络各层之间可靠的神经元阈值与连接权,从而使神经网络预测模型具备更高的预测精度。建立基于MVO-BP算法的GNSS高程异常拟合预测模型,并采用实际工程中少量高程异常数据进行算法可行性检验。结果表明,相较于常规的BP神经网络法及多面函数法,MVO-BP法精度更高、适用性更强,可为实际工程测量中正常高的求取提供参考。 相似文献
17.
针对GPS高程时间序列受各类噪声干扰的影响,导致难以提取有用信息的问题,提出一种基于整体经验模态分解(EEMD)结合多尺度排列熵(MPE)的阈值降噪方法。该方法以EEMD为核心算法,将原始信号分解成一系列本征模态函数(IMF),并采用MPE作为指标将其分类为噪声IMF、混合IMF和信息IMF;然后利用阈值函数处理混合IMF,实现二次降噪;再重构降噪后的数据与信息IMF,获得降噪结果。仿真信号和实例分析结果表明,该方法与相关系数法、MPE法相比,降噪评价指标RMSE、SNR和dnSNR均为最优,说明该降噪方法效果最好,本文方法获得的降噪结果能够更好地反映出时间序列本身的非线性变化特性,可为GPS高程时间序列分析提供可靠依据。 相似文献
18.
针对经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)降噪过程中采用相关系数(p)准则确定分界本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量K值存在不准确性的问题，选用复合评价指标(T)，综合考虑曲线平滑度(r)与均方根误差(RMSE)2个指标值，提出一种改进的EMD降噪方法。利用9个模拟数据和2个陆态网基准站的实测GPS高程时间序列数据进行验证，结果表明，复合评价指标比单一的相关系数指标所确定的分界IMF分量K值更准确，能够更可靠地识别噪声与信号的分界点，使降噪效果更佳。 相似文献