检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：谢启伟中国科学技术大学

学位级别：博士

时间序列分析在经济学、信息科学、地理科学等各个领域研究中都是重要的研究工具。而传统的时间序列方法是用随机过程来描述的,它被看作是离散时间的随机过程。这种思路的起点是基于时间域,但是在仅仅在时间域中研究序列并不能得到复杂... 详细信息

时间序列分析在经济学、信息科学、地理科学等各个领域研究中都是重要的研究工具。而传统的时间序列方法是用随机过程来描述的,它被看作是离散时间的随机过程。这种思路的起点是基于时间域,但是在仅仅在时间域中研究序列并不能得到复杂的频率信息。时频分析是自动控制领域进行信号分析非常有效的工具,但在传统的时间序列分析上鲜被关注。在时频分析中有一个非常重要的序列分析工具.经验模式分解算法（Empirical Mode Decomposition Algorithm）,它是一种数据驱动自适应分解序列的算法,不但适用于线性和稳定序列,也适用于非线性非稳定序列。传统时间序列分析对序列的线性和稳定性有很高的要求,而经济管理领域中的时间序列大多不具备这种性质。本文拟对经验模式分解算法进行研究和改进,使之成为经济管理领域中一种有效的时间序列分析工具。迄今为止,经验模式分解算法的理论基础仍不够完善。本文通过对经验模式分解中若干本质的深入探讨,提出了两种新的经验模式分解算法。实验模拟表明,新算法较之已有的算法具有优越性。我们将这些算法应用到经济管理领域中时间序列分析和预测,结果显示它们在经济管理领域时间序列分析应用中颇具潜力。本文主要工作与创新点有: 一.对经验模式算法的过程-筛过程（Sifting Process）以往的研究主要集中于经验模式分解的应用,对于筛过程特征的研究比较缺乏。本文采用矩阵形式研究了筛过程,揭示了筛过程本质的特征。同时应用得到的结果,结合假设条件探讨了经验模式分解算法的收敛性。二.提出了带宽经验模式分解算法。本文从瞬时频率出发,分析经验模式分解算法及常用的衍生经验模式分解算法优缺点,通过推导,提出了带宽经验模式分解算法。并应用实际例子验证了带宽经验模式分解算法的优越性。三.提出了加细经验模式分解算法。本文分析了经验模式分解算法的基础-本质模式函数（Intrinsic Mode Decomposition）,探讨了它的本质。在此基础上提出了加细经验模式分解算法,部分地解决了经验模式分解算法的尺度混迭问题。四.采用经验模式分解算法提取序列的趋势项。本文在探讨传统的提取序列趋势项方法缺点的基础上,采用经验模式分解算法来提取序列的趋势项,并以实际例子证明它的有效性。五.应用经验模式分解算法作为时间序列分析中一种新的季节性调整方法。本文应用带宽经验模式分解算法分解电力消费量数据,得到了电费量的各个周期性波动,与实际相符。六.此外,本文在经验模式分解算法有效分解序列的基础上,提出了一种结合经验模式分解算法和支撑向量机的预测方法。理论分析和实验说明,本论文算法在理论性、创新性和适用性上有着优势。本文试图在经济领域引入序列自适应分解的思路做了一定的工作和尝试。

关键词：时频分析经验模式分解算法希尔伯特变换本质模式函数筛过程巴特沃斯滤波器趋势项提取

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经验模式分解算法与表格手写文本处理的若干研究

经验模式分解算法与表格手写文本处理的若干研究

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作者：郑天翔中山大学

学位级别：博士

1998年美国工程院院士Huang及其合作者首次提出了一种适合于处理非线性非平稳信号的新的时频分析方法——Hilbert-Huang变换(HHT)，该方法的核心理论是经验模式分解(EMD)算法。通过这种方法，任何复杂信号都可以分解为有限的且具有一定... 详细信息

1998年美国工程院院士Huang及其合作者首次提出了一种适合于处理非线性非平稳信号的新的时频分析方法——Hilbert-Huang变换(HHT)，该方法的核心理论是经验模式分解(EMD)算法。通过这种方法，任何复杂信号都可以分解为有限的且具有一定物理意义的本征模态函数(Intrinsic Mode Function，IMF)分量，再对各分量进行Hilbert变换以得到各自的瞬时频率和瞬时振幅，最终把信号表示为时频平面上的能量分布，称为Hilbert谱。它可以对信号的频谱结构作出精确的局部时频分辨，从而更准确有效地把握原数据的特征信息，且具有自适应性、完备性和正交性的特点。短短数年间，HHT已被成功应用于地震勘探、机械故障诊断、生物医学、海洋等诸多领域。本文的第1部分对EMD算法的理论及其应用展开了研究，取得了一定的成果，这些工作具体表现为： 1．对EMD算法中的IMF滤波停止条件和包络平均的解析表示问题进行了有益的探索。 (1).对Huang的经典EMD算法和Chen的改进EMD算法进行了细致的分析，提出了一种新的IMF滤波停止条件，使分解得到的本征模态函数更具物理意义。 (2).针对EMD算法中滤波过程的包络问题，利用B样条函数给出了包络平均的解析表示，该表示本质上是与经典算法等价的，这为EMD算法的收敛性、本征模函数的唯一性等重要问题的研究提供解析分析的可能。 2．将EMD算法应用于以医学影像为基础的脑功能核磁共振成像研究领域中，在脑激活区检测方面取得了重要的进展。随着计算机硬件、软件资源以及信息技术的迅猛发展，人们对光学字符识别(OCR)的研究表现出越来越浓厚的兴趣，这不仅因为该领域充满了无数令人兴奋的挑战，也因为实用OCR系统研究的成果能给社会带来巨大的经济效益。经过多年的研究和发展，字符识别技术有了长足的进步，不断涌现出大量的成果。其中，表格手写文本处理是OCR中的热点问题之一。目前国内外市场上已有许多关于文档信息自动识别的软件系统，这些软件在印刷体字符、规范版面以及联机手写识别方面的技术已经比较成熟，功能也比较完善，但对脱机手写文本还不能很好地处理与识别。本文第2部分以成绩单表格作为应用背景，对此问题进行了深入的研究，具体工作表现为： 1．针对表格手写字符往往与边框线重叠甚至越界的问题，提出了一种新的表格字符定位与提取方法，使得字符完整、无失真地从各单元格中提取出来，为后续的分析和处理提供了保证。 2．针对表格粘连手写数字串的分割问题，提出了一种基于背景、前景和识别三者相结合的算法，使得单个字符能够被正确分离开来，并消除了“连笔”的影响。 3．利用上面提及的方法，开发了一个面向应用领域的成绩单自动录入和管理的系统中，获得满意的效果。

关键词： Hilbert-Huang变换经验模式分解算法 Hilbert谱核磁共振成像文本处理字符识别信号分析

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Mie散射激光雷达大气回波信号经验模式分解算法的研究与应用

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中国激光 2009年第5期36卷 1068-1074页

作者：郑发泰华灯鑫周阿维浙江工商职业技术学院机电学院浙江宁波315012 西安理工人大学精密仪器工程系陕西西安710048 西安理工大学精密仪器工程系陕西西安710048

详细论述了经验模式分解(EMD)的激光雷达大气回波信号降噪信号处理方法,并进行系统仿真及实验验证。这种基于EMD的去噪算法适合处理含有脉冲的信号(如***和脉冲回波信号等)。通过利用该算法对米(Mie)散射激光雷达大气回波信号进行分析处... 详细信息

详细论述了经验模式分解(EMD)的激光雷达大气回波信号降噪信号处理方法,并进行系统仿真及实验验证。这种基于EMD的去噪算法适合处理含有脉冲的信号(如***和脉冲回波信号等)。通过利用该算法对米(Mie)散射激光雷达大气回波信号进行分析处理,其结果表明该去噪方法能去除大气回波中含有的噪声,能为下一级消光系数反演提供高信噪比(SNR)的初始数据。

关键词：激光雷达大气同波信号提取经验模式分解算法

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二维经验模式分解算法的改进研究

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长江大学学报（自然科学版） 2011年第7期8卷 70-72,278-279页

作者：刘兵李聪向磊磊孙玉秋长江大学信息与数学学院湖北荆州434023

提出了一种改进的二维经验模式分解算法。经验模式分解的核心是固有模式函数,可以应用在非线性系统分析中。应用数学形态学算法来寻找极值,并且采用Delaunay三角插值算法对极值点进行拟合,得到上下包络面,计算出上下包络面的平均值,进... 详细信息

提出了一种改进的二维经验模式分解算法。经验模式分解的核心是固有模式函数,可以应用在非线性系统分析中。应用数学形态学算法来寻找极值,并且采用Delaunay三角插值算法对极值点进行拟合,得到上下包络面,计算出上下包络面的平均值,进而计算出一系列固有模式函数和残差分量。实验结果表明,这2种方法的结合使用极大地降低了算法的时间复杂度,提高了运算效率。

关键词：经验模式分解算法二维图像数学形态学 Delaunay三角插值算法

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Vakman问题与信号自适应分解算法之研究

Vakman问题与信号自适应分解算法之研究

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作者：黄健峰中山大学

学位级别：博士

本文的工作包括两大部分.第一部分中,我们讨论了与瞬时频率有关的Vakman问题.Vakman指出,如果要求瞬时频率满足某些基本假设,则用于定义瞬时频率的虚部算子必须是Hilbert变换.我们分别在L2(R)和Lpw(R)空间中讨论了这个问题.在L2(R)中,... 详细信息

本文的工作包括两大部分.第一部分中,我们讨论了与瞬时频率有关的Vakman问题.Vakman指出,如果要求瞬时频率满足某些基本假设,则用于定义瞬时频率的虚部算子必须是Hilbert变换.我们分别在L2(R)和Lpw(R)空间中讨论了这个问题.在L2(R)中,我们得到了判断一类解析信号p(t)eiwt在L2(R)中稠密的充分条件,由此建立Vakman分析在L2(R)中的版本.我们将经典的Hilbert变换扩充到加权空间Lpw(R)上,当限制在Lp(R)时,它与Hilbert变换的传统定义是一致的,并且证明了周期函数在Lpw(R)中是稠密的,进而建立Vakman分析在Lpw(R)的版本.第二部分中,我们讨论了经验模式分解算法的收敛性,提出了三个理论模型.在分段单调模型下,我们证明了任意一个分段严格单调函数x(t)都可以分解为有限个分段严格单调函数zk(t)和一个常数余量r(t),其中每个zk(t)的对称指标小于任意给定的正数∈.这个定理为经验模式分解算法的收敛性提供了一种合理解释.在自适应窗函数滤波模型下,我们改进了***等人提出的滤波模型,使得滤波窗口可以根据信号的瞬时频率作自动调节,从而获得更合理的分解结果.最后,从时频分布划分的角度出发,我们提出了一种基于窗口Fourier变换极大值的信号分解算法.

关键词：瞬时频率时频分布经验模式分解算法虚部算子滤波模型

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非平衡信号中的单成分和瞬时频率研究

非平衡信号中的单成分和瞬时频率研究

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作者：钮凯福北京大学

学位级别：博士

非平稳信号以时变的频域特征为其本质属性.非线性系统产生的信号中,绝大部分都是非平稳信号.由于经典傅立叶分析是时域上的整体变换,分解结果无法体现出信号时变的频域特征,所以在处理非平稳信号时存在很大局限性.针对非平稳信号的特点... 详细信息

非平稳信号以时变的频域特征为其本质属性.非线性系统产生的信号中,绝大部分都是非平稳信号.由于经典傅立叶分析是时域上的整体变换,分解结果无法体现出信号时变的频域特征,所以在处理非平稳信号时存在很大局限性.针对非平稳信号的特点,瞬时频率的概念被提出.但对信号直接计算瞬时频率往往得不到有意义的结果.通常的做法是先把信号自适应分解为较为简单的信号,再分别对简单信号进行瞬时频率的计算.这些简单信号统称为单成分信号.但单成分信号和瞬时频率的具体概念并没有一致公认的定义.\n 目前在工程上普遍应用的非平稳信号分析方法,是***等人提出的希尔伯特-黄变换.这一变换将分解得到的内蕴模式函数视为单成分函数,对其用解析信号方法计算瞬时频率.此算法在众多领域中取得了良好的信号分析结果,其改进算法也层出不穷.但是这一方法对单成分函数和瞬时频率的定义依然存在缺陷,突出的问题是所得的单成分信号可能出现负的瞬时频率响应.因此亟待对单成分信号以及瞬时频率定义进行进一步讨论.\n 另外,动力系统及相空间分析领域已经有较为成熟的理论发展,这为传统的信号处理方法开拓了新的思路.将信号处理与动力系统相关领域的研究方法相结合,作为未知的研究领域,有广阔的发展前景.而非平稳多分辨分析则突破经典小波的框架,有能力实现对范围更大的信号族的稀疏表示.相应滤波器的设计显然具有不菲的工程应用价值.\n 单成分定义研究和瞬时频率计算是非平稳信号研究的关键课题.如何寻找兼顾实际工程需求和数学意义的单成分和瞬时频率定义,对工程应用和理论研究都有重要意义.本论文的研究工作主要围绕单成分信号和瞬时频率展开,同时也涉猎了信号的相空间分析和非平稳小波滤波器设计.本文取得的主要研究成果如下:\n (1)利用新的包络算法给出了一种瞬时频率的新定义.在瞬时频率的计算中,对信号进行合理而准确的包络分解是最重要的环节.但真实包络通常会造成载波极值点的偏移,从而导致包络估计与瞬时频率的计算误差.本文针对单成分信号基本模型的载波极值点偏移量进行理论值的估计.根据这一偏移现象,以弱内蕴模式函数为对象,利用三次自然样条设计了包络插值迭代逼近算法,实现对单成分信号包络插值点的准确估计和包络的提取.并综合对单成分信号瞬时频率的基本要求,给出一种新的瞬时频率估计算法.实验结果验证了这一算法的高效性以及相比较几种现有瞬时频率定义的准确性,同时验证了瞬时频率新定义的合理性.\n (2)对单成分信号的定义进行讨论.利用由瞬时频率新定义导出的窄带条件和新包络算法确定的上下包络对称性,对一族有代表性的双余弦信号进行了单成分分析,并与经验模式分解算法的单成分分类效果作比照,确立了单成分的相对性概念,在单成分的确定性与相对性之间取得了折衷协调的定义.\n (3)利用瞬时频率所确定的窄带参数,给出了非平稳信号分解算法的一种评判标准.针对目前效果较好的几种经验模式分解算法的改进版本,利用窄带参数和其他己知标准进行分解性能评价.\n (4)将传统信号分析与动力系统和相空间分析结合起来,采用动力系统中已有的相空间轨迹和庞加莱映射作为信号分析工具对信号进行分析,初步得到信号的一些动力学特征和单成分判定的解释.\n (5)在前人工作基础上,利用非平稳小波理论具体设计了几组可以实现特定信号稀疏表示的非平稳小波滤波器,并给出了相应滤波器存在的充要条件,通过实验展示了所求滤波器对相应信号,较同样长度的经典Daubechies小波滤波器有更好的稀疏表示能力,因此可以在非平稳信号的单成分和瞬时频率分析中发挥作用.

关键词：非平稳信号瞬时频率单成分经验模式分解算法庞加莱映射

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再入目标的高精度定位研究

再入目标的高精度定位研究

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作者：苏健国防科学技术大学

学位级别：硕士

再入目标定位理论与方法在国防及军事工业上有着重要作用,是再入段测量数据处理的理论根基。在目标定位理论与方法的基础上,在靶场现有硬件设备和测量体制的条件下,目前的再入段测量数据的处理方法还并不完善,尚有可改进之处。本文针对... 详细信息

再入目标定位理论与方法在国防及军事工业上有着重要作用,是再入段测量数据处理的理论根基。在目标定位理论与方法的基础上,在靶场现有硬件设备和测量体制的条件下,目前的再入段测量数据的处理方法还并不完善,尚有可改进之处。本文针对目标所处的再入飞行阶段,以目标运动状态建模与滤波、测量数据预处理为两条主线,对再入段测量数据处理中的若干问题展开研究。随着对再入目标运动特性认识的不断加深和先进滤波方法的不断涌现,本文首先对再入目标跟踪的运动建模与滤波问题进行总结和研究。在运动建模方面,针对再入弹道的实时滤波所需要建立的再入弹道状态方程,研究了弹道的跟踪模型。根据跟踪模型的建立需要利用弹道运动的先验特性,通过物理机理分析和历史数据分析两条途径,可以采取节省参数建模、目标机动特性建模和动力学建模等三种建模方式,并对后两种方式进行了实证研究,得到了一些结论。在滤波方法方面,文中对再入弹道的常用实时滤波方法进行了总结,分析各种方法的原理、特性、适用范围与优缺点。以再入弹道为背景给出了EKF滤波和UKF滤波的详细过程。在此基础上,通过仿真计算分析EKF滤波和UKF滤波对再入弹道实时跟踪的性能,并对性能进行了比较。在测量数据预处理的若干问题中,本文重点研究了测量数据异常值检验方法和测量数据噪声去除方法两个问题。在测量数据异常值检验部分,首先归纳总结了误差理论的相关知识,着重介绍了具体的测量误差和分类,然后结合再入目标跟踪的背景,描述了两大类测量数据——时间序列型数据和落点型数据的异常值检验和剔除问题,并重点对落点型数据的异常值检验做了深入研究。总结了已有的若干经典检验方法,结合工程实践中出现的问题,提出了一种检验方法,并对该方法与经典方法进行了实验比对。在测量数据噪声去除方法研究部分,本文针对新出现的信号分解方法——经验模式分解算法,进行了应用探索。首先介绍了EMD算法的基本理论和思想,然后直接切入对非机动和机动弹道的仿真试验。其间介绍了用于仿真3自由度弹道的生成方法,并生成了一条弹道。根据非机动和机动弹道的仿真试验结果,给出了EMD算法在测量数据去除问题中的应用建议。

关键词：再入目标定位非线性滤波运动建模 EKF滤波 UKF滤波异常值检验经验模式分解算法

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机械振动信号的故障特征分析与仿真

机械振动信号的故障特征分析与仿真

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作者：于洋天津工业大学

学位级别：硕士

随着高档数控装备功能日趋丰富和复杂，一旦某一关键部件在运行时出现微弱故障，就可能影响整台装备的安全运行，因此，研究复杂机械装备微弱故障信号的特征提取技术和应用是确保数控系统安全、可靠、连续运行的关键。\n 滚动轴承是... 详细信息

随着高档数控装备功能日趋丰富和复杂，一旦某一关键部件在运行时出现微弱故障，就可能影响整台装备的安全运行，因此，研究复杂机械装备微弱故障信号的特征提取技术和应用是确保数控系统安全、可靠、连续运行的关键。\n 滚动轴承是出现故障频率最高的部件之一，因此，本文从滚动轴承早期故障特征提取方法展开研究。传统的经验模式分解算法(EMD)能够有效地处理非平稳非线性动态信号，但在噪声和脉冲冲击的干扰下会出现模式混叠的问题，为此，引入噪声辅助集合经验模式分解(EEMD)来处理滚动轴承的故障动态信号，分离和提取出振动信号中所包含的故障特征信号和噪声信号，解决了模式混叠问题。\n 针对滚动轴承等关键部件早期微弱特征信号时变、非线性、信噪比低等特性，尤其在更强的背景噪声干扰下，提取出微弱的低频信号的故障特征频率更是难上加难。因此，在进行特征频率的分解和提取之前必须先对大噪声信号进行降噪处理，研究了基于级联双稳随机共振预处理后非平稳动态信号EEMD分解的微弱特征提取算法。该算法使湮没在强大随机背景噪声中的微弱故障信息通过级联随机共振各级系统的共振作用得到增强放大。最后，通过MATLAB平台编写了上述算法的程序，并将该算法应用于仿真系统和工程实测中，分析结果表明该算法能快速、有效地消除信号里的高频噪声干扰，并突出低频有用信号成分，降噪效果显著。\n 本文所研究的算法能够应用于数控系统状态检测与故障诊断系统中，实现在强噪声背景下预测潜在的早期微弱故障，并为远程故障诊断系统的研究提供理论基础，在机械设备故障诊断领域中具有重要的应用价值。

关键词：微弱特征提取经验模式分解算法级联双稳随机共振机械振动信号故障特征

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基于运动想象脑机接口的训练时间减少研究

基于运动想象脑机接口的训练时间减少研究

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作者：熊未南昌大学

学位级别：硕士

脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是不依赖于外周神经和肌肉,利用外部设备达到与外界沟通交流目的的通信系统。限制BCI系统实际应用的主要原因之一是训练时间冗长。本文基于运动想象(Motor Imagery,MI)的BCI系统,提出一种在不牺... 详细信息

脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是不依赖于外周神经和肌肉,利用外部设备达到与外界沟通交流目的的通信系统。限制BCI系统实际应用的主要原因之一是训练时间冗长。本文基于运动想象(Motor Imagery,MI)的BCI系统,提出一种在不牺牲分类精度的情况下,减少BCI系统训练(校准)时间的新方法。该方法旨在通过使用少量最初可用的脑电(Electroencephalography,EEG)训练实验,生成人工数据集,扩充受试者的训练集数据。首先使用欧氏对齐(Euclidean-space Alignment,EA)方法将少量可用训练实验数据与测试数据对齐到一个公共参考点;随后将已对齐的训练数据进行经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD),得到本征模式函数(Intrinsic Mode Function,IMF),混合所选择的IMF,可获得一个人工数据。重复多次,可获得所需要的人工数据集;最后将人工数据集作为扩展集并与原始少量数据集合并,作为一个新的数据集。用该数据集来构建训练模型。文中使用线性判别分析(Liner Discriminate Analysis,LDA)分类器或逻辑回归(Logistic Regression,LR)分类器对测试数据进行判别。本文在两个MI数据集上评估了所提出算法的性能,并与仅使用原始脑电数据(基线)和仅使用EMD算法扩展脑电数据的算法进行了比较。实验结果表明,所提出的算法可以显著减少达到给定性能水平所需的训练数据量,因此有望促进MI-BCI系统的实用化。

关键词：脑机接口运动想象数据对齐经验模式分解算法人工数据

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基于EMD的卫星动量轮性能可靠性建模

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计算机仿真 2007年第11期24卷 32-34,158页

作者：刘强金光周经伦国防科技大学信息系统与管理学院湖南长沙410073

对于某些产品,如卫星动量轮,具有高可靠性、长寿命的特点。在对这类产品进行试验时,其时间相对产品的实际寿命通常相对较短,往往无法取得失效数据,那么利用传统的可靠性理论一般无法评定该类产品的可靠性。文中针对该类产品具有小子样... 详细信息

对于某些产品,如卫星动量轮,具有高可靠性、长寿命的特点。在对这类产品进行试验时,其时间相对产品的实际寿命通常相对较短,往往无法取得失效数据,那么利用传统的可靠性理论一般无法评定该类产品的可靠性。文中针对该类产品具有小子样、无失效数据的特点,从性能可靠性出发,提出了一种基于EMD算法的可靠性建模方法,同时,对EMD算法进行了改进,找到了一种简单有效的克服端点问题方法。通过对某型号动量轮的实例分析证明该方法对解决该类问题是行之有效的。

关键词：动量轮失效数据性能可靠性经验模式分解算法

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