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基于CEEMDAN的地震信号高分辨率时频分析方法 预览
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作者 尚平萍 李鹏 +1 位作者 杨安琪 陈学国 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期547-554,共8页
希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)作为一种时频分析方法,在含有间断信号的信号中或存在噪声干扰的信号中进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)时会产生模态混叠效应,为得到更准确的原始信号分析结果,精确重... 希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)作为一种时频分析方法,在含有间断信号的信号中或存在噪声干扰的信号中进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)时会产生模态混叠效应,为得到更准确的原始信号分析结果,精确重构原始信号,以自适应噪声的总体集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition of adaptive noise,CEEMDAN)代替EMD并与希尔伯特变换(Hilbert transform,HT)相结合,构建了一种适应于非线性非平稳信号的高分辨率时频分析方法。采用该方法对模拟信号和实际资料进行了时频分析处理,并与传统的时频分析方法的处理结果进行了对比分析,结果表明基于CEEMDAN的时频分析方法在保证重构信号准确性和稳定性的前提下,可精确地重构原始信号,并获得精确的频谱,从而具有更高的时间和频率分辨率,它既是一种地震资料精细解释的有力工具,也为后续的含油气检测提供了有力的支撑。 展开更多
关键词 时频分析 经验模态分解 自适应噪声的总体集合经验模态分解 希尔伯特-黄变换 高分辨率 时频谱
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基于EMD降噪与RFID技术的电缆定位方法 预览
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作者 胡长华 王荣鹏 聂文翔 《供用电》 2019年第8期78-83,共6页
随着城市化进程加快,电力电缆普及程度日益增大,与架空线路相比,其封闭的敷设环境使得故障定位及抢修成为难点。依托电力GIS平台,提出基于经验模态降噪与射频识别技术的电缆定位方法,该方法采用无线射频识别技术建立电力电缆通道模型,... 随着城市化进程加快,电力电缆普及程度日益增大,与架空线路相比,其封闭的敷设环境使得故障定位及抢修成为难点。依托电力GIS平台,提出基于经验模态降噪与射频识别技术的电缆定位方法,该方法采用无线射频识别技术建立电力电缆通道模型,使得地下管道可视化、数据化;运用行波进行电缆单端测距,针对测距波形噪声较大的缺点,对其波形进行经验模态分解,并进行小波变换方法降低波形噪声,得到精准故障距离;最后结合故障距离以及电力电缆通道模型进行精准定位。仿真结果表明:经验模态分解与小波变化能有效滤除故障行波中的脉冲信号与白噪声信号,为故障测距打下基础;单端行波测距方法能精准进行故障测距;结合电力GIS平台能有效进行电缆故障定位,具有一定的工程价值和理论价值。 展开更多
关键词 电缆定位 降噪 射频识别技术 经验模态分解
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基于EMD的滚动轴承故障诊断方法研究 预览
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作者 陶栩 《自动化与仪表》 2019年第4期56-59,共4页
滚动轴承安装在机体内部,运行中故障不易被及时发现,致使故障扩大甚至造成严重经济损失。单一运用滚动轴承故障诊断方法,无法精准反映其故障全部特征。以经验模态分解(EMD)方法为基础,提取含有故障特征信息的不同阶本征模函数(IMF);选... 滚动轴承安装在机体内部,运行中故障不易被及时发现,致使故障扩大甚至造成严重经济损失。单一运用滚动轴承故障诊断方法,无法精准反映其故障全部特征。以经验模态分解(EMD)方法为基础,提取含有故障特征信息的不同阶本征模函数(IMF);选择较大的峭度值,用于筛选各阶IMF分量;运用Hilbert变换进行包络解调,实现对重构信号的包络谱分析;进行频域变换得到精确的轴承故障特征信息,并将其与它的故障特征频率比对,实现故障判断。试验结果表明,该方法能够对滚动轴承进行准确故障诊断,具备良好的工程应用价值。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 经验模态分解 峭度系数 HILBERT变换
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新能源并网电压闪变的自相关EMD检测方法研究
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作者 李晓晶 陈新 +2 位作者 吴国栋 李全茂 陈仕彬 《电子测量技术》 2019年第11期70-74,共5页
针对新能源发电并网过程中强噪声背景下的电压闪变故障,提出一种自相关EMD的故障特征检测方法,该方法结合EMD分解结果和自相关分析实现信号的降噪滤波,充分利用有效信号和噪声信号的自相关差异性实现分解信号的选取,剔除由噪声构成的分... 针对新能源发电并网过程中强噪声背景下的电压闪变故障,提出一种自相关EMD的故障特征检测方法,该方法结合EMD分解结果和自相关分析实现信号的降噪滤波,充分利用有效信号和噪声信号的自相关差异性实现分解信号的选取,剔除由噪声构成的分解信号后再对信号进行重构,从而实现测试信号的滤波降噪。将电网电压闪变故障作为研究对象,采用自相关EMD的方法对闪变故障测试信号进行分解和筛选,对具有噪声信号特征的IMF分量进行剔除,有效提高了测试信号的信噪比,将具有故障特征的IMF分量进行了组合,实现了故障特征信号的准确提取,对于故障发生的起止时间进行了准确判断,同时该方法能够为新能源并网过程中的电能质量稳定控制提供必要的参考,最后通过仿真和实验验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 电压闪变 非平稳信号 自相关分析 经验模态分解 故障检测
基于模糊间隔阈值EMD的微机械陀螺消噪 预览
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作者 陈光武 李文元 于月 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期922-931,共10页
为了减小低成本微机电系统(MEMS)陀螺仪输出中的噪声,提出了一种经验模态分解(EMD)的模糊间隔阈值消噪方法。首先通过EMD将信号分解为多个本征模函数(IMF),并且IMF特性将这些IMF分为三类,即噪声主导IMF,混合噪声与信息的IMF,信息主导的I... 为了减小低成本微机电系统(MEMS)陀螺仪输出中的噪声,提出了一种经验模态分解(EMD)的模糊间隔阈值消噪方法。首先通过EMD将信号分解为多个本征模函数(IMF),并且IMF特性将这些IMF分为三类,即噪声主导IMF,混合噪声与信息的IMF,信息主导的IMF;对于混合噪声与信息的IMF,根据不同阈值的特性确定模糊阈值区域,并设置隶属度函数,根据IMF系数对应的隶属度值对IMF进行消噪处理;最后再将经过消噪处理的IMF与分解得到的信息主导的IMF进行重构,得到消噪信号。实验首先对一段模拟的“bump”信号进行消噪分析,然后在MEMS陀螺仪上进行验证,最后对此方法的消噪性能进行了Allan方差分析。实验结果表明,该方法能有效去除MEMS陀螺仪输出的噪声分量。静止状态下信号的信噪比提高了5.47dB,单轴匀速率旋转状态下信号的信噪比提高了2.64dB;陀螺信号的各项误差系数均有所降低。实现了陀螺仪输出中噪声与信号的分离,改善了信号质量,可以有效提取和识别出有用信息。 展开更多
关键词 微机电系统 陀螺消噪 经验模态分解 模糊间隔阈值 ALLAN方差
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基于改进EEMD和LSSVM的单频周跳探测与修复方法 预览
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作者 朱江淼 闫迪 +2 位作者 高源 陈烨 王星 《计量学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期491-497,共7页
针对GPS载波相位观测值小周跳探测与修复的困难,提出了一种利用改进的集总平均经验模态分解进行单频载波相位周跳探测、并用最小二乘支持向量机算法预测来修复周跳的方法。首先利用相位观测值及伪距观测值构造周跳探测量;其次对探测量... 针对GPS载波相位观测值小周跳探测与修复的困难,提出了一种利用改进的集总平均经验模态分解进行单频载波相位周跳探测、并用最小二乘支持向量机算法预测来修复周跳的方法。首先利用相位观测值及伪距观测值构造周跳探测量;其次对探测量进行改进的集总平均经验模态分解,得到多个本征模式分量,取相关系数较高的IMF分量进行Hilbert谱分析,用Hilbert谱中模极大值的位置来判断周跳发生位置;最后对相关系数较高的IMF分量利用最小二乘支持向量机方法进行预测,比对发生周跳历元的载波实测值与预测值以修复周跳。实验表明,此方法可成功探测并修复一周的小周跳。 展开更多
关键词 计量学 周跳探测 GPS载波相位 经验模态分解 周跳修复 最小二乘支持向量机
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基于EMD分解的拉曼光谱小波去噪方法 预览
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作者 赵肖宇 贺燕 +2 位作者 佟亮 蔡立晶 尚廷义 《黑龙江八一农垦大学学报》 2019年第3期81-86,114共7页
拉曼光谱中尖峰及其临近信号频率极高,常规去噪方法难以区分高频噪声与特征峰信号,所以拉曼光谱去噪一直是该领域内研究热点和难点。针对该问题,提出临界分量判别法,该方法通过计算经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)... 拉曼光谱中尖峰及其临近信号频率极高,常规去噪方法难以区分高频噪声与特征峰信号,所以拉曼光谱去噪一直是该领域内研究热点和难点。针对该问题,提出临界分量判别法,该方法通过计算经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)分量的归一化自相关函数,将固有模态分量(intrinsic mode function,简称IMF)划分为噪声主导分量和信号主导分量两部分。根据噪声主导分量和信号主导分量的不同特点,分别使用模极大值方法、软阈值滤波方法处理各分量的小波系数,实现光谱信号去噪。仿真数据去噪实验表明,小波去噪法(1、2阶IMF为噪声主导分量)去噪效果优于其他方法(1 阶IMF为噪声主导分量,1、2、3 阶IMF为噪声主导分量),说明临界分量判别法可以正确识别噪声主导分量和信号主导分量。光谱数据去噪实验表明,应用小波去噪法处理拉曼光谱,信噪比以及均方误差均优于对整条光谱进行模极大值、软阈值和空域相关方法去噪,光谱中噪声几乎得到了完全抑制,突变特征峰信号得到完整保留,获得了最优滤波效果。 展开更多
关键词 经验模态分解 小波分析 去噪 拉曼光谱分析
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基于陀螺仪输出误差观测的冗余INS标定方法 预览
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作者 程建华 刘明 王振民 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期301-306,396共7页
冗余惯导系统陀螺仪由于确定性误差及随机误差的干扰,影响系统精度,且冗余惯导系统陀螺仪的标定过程中存在部分误差不可观测的问题。针对冗余惯导系统,设计了一种基于陀螺仪输出误差观测的标定方法。采用改进的经验模态分解算法对陀螺... 冗余惯导系统陀螺仪由于确定性误差及随机误差的干扰,影响系统精度,且冗余惯导系统陀螺仪的标定过程中存在部分误差不可观测的问题。针对冗余惯导系统,设计了一种基于陀螺仪输出误差观测的标定方法。采用改进的经验模态分解算法对陀螺仪信号进行降噪处理,降低随机误差的干扰。改进冗余配置下的量测方程,以冗余陀螺仪输出误差为观测量,对陀螺仪的常值误差、标度因数及安装误差进行标定。基于四面体配置的MEMS 静基座导航试验结果表明,所提出的方法与传统的零空间扩增标定方法相比,系统1min 时定位精度由70.32m提升至24.27 m,航向角误差由22.49′提升至6.39′,验证了所提出的标定方法的有效性。 展开更多
关键词 冗余惯导 标定 陀螺仪降噪 经验模态分解
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基于EMD和闭环测试的回路振荡诊断方法
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作者 孔杰 田学民 尚林源 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第5期879-885,共7页
针对控制回路中常见的多重振荡源引起的回路振荡现象,提出一种基于经验模态分解(EMD)和闭环测试的振荡诊断方法,首先,利用EMD将控制器输出数据以及系统输出数据分解为不同频率的本征模态函数(IMF);然后,分别对所得振荡的IMF信号进行闭... 针对控制回路中常见的多重振荡源引起的回路振荡现象,提出一种基于经验模态分解(EMD)和闭环测试的振荡诊断方法,首先,利用EMD将控制器输出数据以及系统输出数据分解为不同频率的本征模态函数(IMF);然后,分别对所得振荡的IMF信号进行闭环测试,通过对回路叠加测试信号来判别对应振荡信号的振荡源。该方法可解决由多重振荡源导致的回路振荡诊断问题。在连续搅拌混合过程上的仿真实验验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 振荡诊断 阀门粘滞 闭环测试 经验模态分解
纳斯达克半导体行业股指统计特性及其神经网络预测技术研究 预览
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作者 王晓倩 侯志芳 +1 位作者 耿兴波 邱小燕 《应用技术学报》 2019年第2期173-179,共7页
金融时间序列统计特性和神经网络预测研究对于掌握金融市场发展规律,并指导长期或短期投资行为具有重要意义。采用经验模态分解(EMD)、时间内禀相关分析(TDIC)和Hilbert谱分析等方法对纳斯达克半导体行业股指进行了尺度统计分析,并利用... 金融时间序列统计特性和神经网络预测研究对于掌握金融市场发展规律,并指导长期或短期投资行为具有重要意义。采用经验模态分解(EMD)、时间内禀相关分析(TDIC)和Hilbert谱分析等方法对纳斯达克半导体行业股指进行了尺度统计分析,并利用先验的神经网络对纳斯达克半导体行业股指进行了预测。统计分析发现,各阶本征模态函数(IMF)呈现一定的周期性,能谱分析的结果显示半导体行业股具有统计行为;利用先验的神经网络对半导体股指进行预测,发现半导体行业股指将会在未来一段时间内保持振荡趋势,不同的反向传播(BP)神经网络预测模型可以有效应对半导体行业长期和短期投资方案,可为投资者提供有效的借鉴。 展开更多
关键词 经验模态分解 半导体行业股指 统计特性 神经网络
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低信噪比下短波授时信号的去噪方法研究 预览
11
作者 谢亮 《天文学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期55-62,共8页
提出一种基于经验模态分解与改进型谱减法相结合的低信噪比短波时号语音增强方法,解决在复杂噪声环境下短波时号无法用于定时的问题.该方法的核心思想是利用希尔伯特-黄变换(HHT)算法对带噪短波时号进行经验模态分解,通过最大相关度筛... 提出一种基于经验模态分解与改进型谱减法相结合的低信噪比短波时号语音增强方法,解决在复杂噪声环境下短波时号无法用于定时的问题.该方法的核心思想是利用希尔伯特-黄变换(HHT)算法对带噪短波时号进行经验模态分解,通过最大相关度筛选出含有短波时号的固有模态分量进行重构,再对重构之后的信号进行谱减,从而达到降噪的目的.实验表明:该方法的降噪效果优于传统方法. 展开更多
关键词 短波 授时 经验模态分解 谱减法
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基于经验模态分解去噪改进主成分分析的冷水机组传感器故障检测
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作者 毛前军 方曦 +2 位作者 李冠男 梁致远 胡云鹏 《暖通空调》 2019年第7期106-110,共5页
提出了一种基于经验模态分解(EMD)阈值去噪(TD)和主成分分析(PCA)相结合的冷水机组传感器故障检测方法(EMD-TD-PCA)。采用EMD阈值去噪法去除原始数据中的噪声来提高数据质量,针对去噪后的数据构建PCA模型。采集了武汉市某电子厂螺杆式... 提出了一种基于经验模态分解(EMD)阈值去噪(TD)和主成分分析(PCA)相结合的冷水机组传感器故障检测方法(EMD-TD-PCA)。采用EMD阈值去噪法去除原始数据中的噪声来提高数据质量,针对去噪后的数据构建PCA模型。采集了武汉市某电子厂螺杆式冷水机组的实际运行数据,用于验证故障检测效果,并与传统PCA方法和小波阈值去噪(Wavelet-TD-PCA)方法的传感器故障检测结果进行了对比。结果表明:EMD-TD-PCA可以有效提高冷水机组传感器的故障检测效率,同等偏差条件下,故障检测效果优于传统PCA方法和Wavelet-TD-PCA方法。对于小偏差(-1~1℃)故障,故障检测效果提升尤为明显。 展开更多
关键词 经验模态分解 主成分分析 阈值去噪 传感器故障 故障检测
基于马氏距离累积量和EMD的结构损伤识别两步法 预览
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作者 陈闯 俞鹏 王银辉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第13期142-150,共9页
结构损伤识别一直是结构健康监测和安全状态评估的热点问题,损伤信息少、信噪比低等因素极大增加了结构损伤识别的难度。基于马氏距离累积量(MDC)和经验模态分解(EMD)提出一种结构损伤识别的“两步法”,首先,利用健康状态监测数据作为... 结构损伤识别一直是结构健康监测和安全状态评估的热点问题,损伤信息少、信噪比低等因素极大增加了结构损伤识别的难度。基于马氏距离累积量(MDC)和经验模态分解(EMD)提出一种结构损伤识别的“两步法”,首先,利用健康状态监测数据作为参考样本,并利用参考样本的MDC值构造损伤识别向量,其MDC值的均值作为阈值,对待测样本进行初步损伤识别;当监测数据中损伤信息较少、信噪比低,利用直接的监测数据损伤识别困难时,则利用经验模态分解方法将监测数据分解成各阶本征模态函数(IMF),再利用各阶IMF的MDC值构造损伤识别向量,并利用统计学方法对损伤识别向量进行概率密度函数拟合,以概率密度函数95%置信区间的上限值作为阈值对结构进一步损伤识别。通过简支梁数值模拟和工字钢的模型试验验证了该方法的有效性及抗噪性。 展开更多
关键词 马氏距离累积量 经验模态分解 结构健康监测 损伤识别两步法
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基于经验模态分解和长短期记忆神经网络的变压器油中溶解气体浓度预测方法
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作者 刘云鹏 许自强 +2 位作者 董王英 李哲 高树国 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第13期3998-4007,共10页
对油中溶解气体浓度进行有效预测,可为电力变压器故障诊断及预警提供重要依据。提出一种基于经验模态分解与长短期记忆神经网络的变压器油中溶解气体浓度预测方法。首先,运用经验模态分解将气体浓度序列分解为一组相对平稳的子序列分量... 对油中溶解气体浓度进行有效预测,可为电力变压器故障诊断及预警提供重要依据。提出一种基于经验模态分解与长短期记忆神经网络的变压器油中溶解气体浓度预测方法。首先,运用经验模态分解将气体浓度序列分解为一组相对平稳的子序列分量,以减少不同趋势信息间的相互影响;然后,针对各子序列分别构建基于长短期记忆神经网络的时序预测模型,并利用贝叶斯理论对网络相关超参数进行优化,以提高单个模型的预测精度;最后,叠加各子序列预测结果得到气体浓度预测值。算例研究结果表明,相较于传统预测算法,所提方法能更好地追踪油中溶解气体的浓度变化趋势,具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 油中溶解气体 经验模态分解 长短期记忆神经网络 预测
基于支持向量回归和K均值聚类的降温负荷组合测算模型
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作者 王雁凌 马洪宇 +1 位作者 成一平 梁冰 《现代电力》 北大核心 2019年第3期51-57,共7页
随着降温负荷在负荷结构中占比逐年增大,测算降温负荷对中短期负荷预测意义重大。受经济新常态、去产能等政策影响,基本负荷在月间出现较大差异,传统降温负荷测算方法对该类情况有局限性。构建了一种基于支持向量回归和K均值聚类的降温... 随着降温负荷在负荷结构中占比逐年增大,测算降温负荷对中短期负荷预测意义重大。受经济新常态、去产能等政策影响,基本负荷在月间出现较大差异,传统降温负荷测算方法对该类情况有局限性。构建了一种基于支持向量回归和K均值聚类的降温负荷组合测算模型,包括基于SVR-Winters的变尺度基本负荷预测和EMD-Kmeans降温负荷二次剥离。以西北某省实际数据进行算例分析,结果表明该方法能有效解决基本负荷月间差异较大及日内随机波动等问题,具有较高的测算精度及良好适应性。 展开更多
关键词 降温负荷测算 支持向量回归 K均值聚类 经验模态分解
基于经验模态分解的桥梁动态监测数据处理
16
作者 孙剑峰 奎春香 《工程勘察》 2019年第6期60-65,共6页
将GPS实时动态监测技术应用于桥梁监测是保障桥梁安全的重要手段,桥梁动态监测的关键是桥梁动态特性的提取,针对小波分析方法的不足,本文将经验模态分解应用于GPS桥梁动态特性提取,并分析了四种判定本征模态函数性质的方法。实验发现,... 将GPS实时动态监测技术应用于桥梁监测是保障桥梁安全的重要手段,桥梁动态监测的关键是桥梁动态特性的提取,针对小波分析方法的不足,本文将经验模态分解应用于GPS桥梁动态特性提取,并分析了四种判定本征模态函数性质的方法。实验发现,经验模态分解能够有效提取GPS桥梁动态特性,但不同本征模态函数判定准则判定的效果存在差异,实际应用中要综合分析。 展开更多
关键词 桥梁动态监测 经验模态分解 GPS 本征模态函数判定准则
GNSS形变序列的信号提取方法比较分析研究 预览
17
作者 徐俊鹏 邹时林 《江西科学》 2019年第3期452-455,共4页
如何从观测数据序列中准确提取信号是GNSS数据处理的主要研究内容之一。经验模态分解和局部均值分解是提取信号的较为常用的2种时频分析方法,与其相比,奇异谱分析法能够准确识别提取时间序列中的趋势周期信号且不需要先验信息。因此文... 如何从观测数据序列中准确提取信号是GNSS数据处理的主要研究内容之一。经验模态分解和局部均值分解是提取信号的较为常用的2种时频分析方法,与其相比,奇异谱分析法能够准确识别提取时间序列中的趋势周期信号且不需要先验信息。因此文中利用奇异谱分析法对GNSS数据进行深入分析提取变形信号,并与局部均值分解和经验模态分解2种方法进行对比,分析3种方法提取信号的效果。鉴于奇异谱分析识别周期和趋势信号的优势,实验结果表明奇异谱分析与其它2种方法相比能更为准确的提取信号,是一种有效的GNSS数据处理分析信号提取方法。 展开更多
关键词 奇异谱分析 局部均值分解 经验模态分解 GNSS 信号提取
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基于经验模态分解和小波神经网络的温室温湿度预测 预览
18
作者 郁莹珺 徐达宇 +1 位作者 寿国忠 王佩欣 《江苏农业科学》 2019年第1期211-216,共6页
温室温湿度的准确预测有助于及时调节温室小环境,温湿度预测模型是温室控制的重要基础,提高预测精度有助于提高生产水平。针对温室系统具有非线性、非平稳性等特点,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)和... 温室温湿度的准确预测有助于及时调节温室小环境,温湿度预测模型是温室控制的重要基础,提高预测精度有助于提高生产水平。针对温室系统具有非线性、非平稳性等特点,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)和小波神经网络(wavelet neural network,简称WNN)的温室温湿度组合预测方法。首先,利用经验模态分解方法将原始时间序列分解成一系列分量;然后对各分量分别构建小波神经网络模型进行预测;最后叠加各子序列得到预测值。结果表明,运用EMD-WNN组合的温度模型有效性为0.993 4,湿度模型有效性为0.978 1,且优于单独WNN模型和BP神经网络模型的预测结果,可有效提高短期温室温湿度预测的精度。 展开更多
关键词 经验模态分解 小波神经网络 模型构建 温室 温度 湿度 预测
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基于序列趋势和集合距离的UAV态势相似性度量方法
19
作者 陆遥 李东生 高杨 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期211-222,共12页
在无人机(UAV)自主作战与智能决策的过程中,无人机获取的新态势与历史态势的相似性度量是态势评估与作战决策的重要环节,而现有的相似性度量方法主要处理离散时刻态势,采用的欧式距离等方法对数据敏感,不符合作战态势特性,且处理效率低... 在无人机(UAV)自主作战与智能决策的过程中,无人机获取的新态势与历史态势的相似性度量是态势评估与作战决策的重要环节,而现有的相似性度量方法主要处理离散时刻态势,采用的欧式距离等方法对数据敏感,不符合作战态势特性,且处理效率低下,针对该问题,提出基于序列趋势和集合距离的UAV态势相似性度量方法。该方法首先选取UAV作战态势要素并以时间序列形式表征数据;然后,使用经验模态分解方法提取历史态势与新态势的序列趋势以度量序列趋势的相似性;最后,对趋势相似的每条态势序列进行自组织映射聚类,得到若干聚类中心构成集合,利用最优子模式分配距离度量集合间的距离,提取集合距离较小的部分获得与新态势相似的历史经验态势。通过公用数据集的分类效果比对实验以及作战仿真态势的相似性度量实验,表明该方法能够有效度量两序列之间的相似性程度,度量效果好,分类实验中分类精度较传统方法最高提高18%,且方法简便,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 态势序列 相似性 经验模态分解 自组织映射 最优子模式分配距离
基于EMD方法的地心运动时间序列分析
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作者 乔灵娜 赵春梅 马天明 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第2期6-11,共6页
针对时间序列混有的高频信息会影响地心运动规律分析的问题,采用网平移法对IGS提供的GNSS周解进行解算,得到2007—2017年地心运动时间序列,对其进行分解重构,剔除高频项,并利用重构时序对地心运动规律作进一步分析探讨。结果表明:本文... 针对时间序列混有的高频信息会影响地心运动规律分析的问题,采用网平移法对IGS提供的GNSS周解进行解算,得到2007—2017年地心运动时间序列,对其进行分解重构,剔除高频项,并利用重构时序对地心运动规律作进一步分析探讨。结果表明:本文解算的地心运动在Tx、Ty和Tz方向的精度均为毫米级。EMD方法重构的时序保留了原序列的基本信息,且抑制了高频项的影响,提高了周期贡献率,3个方向的贡献率分别提高了12.3%、16.7%及6.3%。通过分析重构后的时序发现,周年项振幅为各周期对应振幅的最大值,分别为2.32、1.89和2.07 mm;Ty和Tz方向长期变化趋势较Tx更为明显,分别为0.13和-0.27 mm/a;半年项较小,且在Tx和Ty方向上具有时变性。此外,还发现了一些其他较小的年际变化。 展开更多
关键词 地心运动 网平移法 经验模态分解 时间序列分析
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