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Boundary-processing-technique in EMD method and Hilbert transform 被引量:93
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作者 DENG Yongjun, WANG Wei, QIAN Chengchun, WANG Zhong & DAI DejunNetwork Center, Ocean University of Qingdao. Qingdao 266003, China Physical Oceanography Laboratory, Ocean Universily of Qingdao, Qingdao 266003, China 《Chinese Science Bulletin》 SCIE EI CAS 2001年第11期954-961,共8页
By virtue of neural network, a series of signals is extended forward and backward, as a result, two additional maxima and two additional minima are obtained at both ends of the original data set, with which the EMD de... By virtue of neural network, a series of signals is extended forward and backward, as a result, two additional maxima and two additional minima are obtained at both ends of the original data set, with which the EMD decomposition can be exactly achieved with cubic spline interpolation. Meanwhile, by using of neural network every IMF component can also be extended forward and backward, which effectively restrains the end effect, thus the veracious Hilbert spectra are achieved. Verifications of the sample signals and the actual surface elevation of sea waves show that the present extension method is relatively accurate. 展开更多
关键词 emd method NEURAL network HILBERT spectrum.
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结合经验模态分解能量总量法的断路器振动信号特征向量提取 被引量:69
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作者 孙一航 武建文 +1 位作者 廉世军 张路明 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期228-236,共9页
为了检测出断路器的机械结构故障类型,本文分析了断路器机械振动信号的特性,提出基于经验模态分解(EMD)能量总量法与支持向量机(SVM)理论相结合的中压断路器振动信号的特征向量提取和故障分类的分析方法。首先将断路器的振动信号进行经... 为了检测出断路器的机械结构故障类型,本文分析了断路器机械振动信号的特性,提出基于经验模态分解(EMD)能量总量法与支持向量机(SVM)理论相结合的中压断路器振动信号的特征向量提取和故障分类的分析方法。首先将断路器的振动信号进行经验模态分解,得到所需要的内禀模态函数(IMF),通过离散采样点求能量总量的方法求出包含主要故障特征信息的各个内禀模态函数分量的能量总量。利用IMF分量能量总量作为特征向量,并以此作为支持向量机输入,将测试样本信号的故障特征向量输入训练好的SVM,并对SVM及核函数参数进行遗传算法优化,采用"二叉树分类"支持向量机分类机制进行故障分类。经实验分析该方法能很好地识别出振动信号的差别及故障类型。 展开更多
关键词 断路器 振动信号 经验模态分解 能量法 故障诊断 SVM
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EMD方法在齿轮故障诊断中的应用 被引量:35
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作者 于德介 程军圣 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期48-51,共4页
将EMD(EmpiricalModeDecomposition)方法应用于机械故障诊断中,提出了一个新的齿轮故障诊断方法.EMD方法基于信号的局部特征时间尺度,能把复杂的信号分解为有限的内在模态函数(IntrinsicModeFunction)之和,这种自适应的分解方法非常适... 将EMD(EmpiricalModeDecomposition)方法应用于机械故障诊断中,提出了一个新的齿轮故障诊断方法.EMD方法基于信号的局部特征时间尺度,能把复杂的信号分解为有限的内在模态函数(IntrinsicModeFunction)之和,这种自适应的分解方法非常适于非线性和非平稳过程的分析.用该方法对齿轮故障振动信号进行了分析,结果表明该方法能够有效地降低噪声,提高信噪比,突出齿轮故障振动信号的故障特征,从而提高齿轮故障诊断的准确性. 展开更多
关键词 emd方法 故障诊断 齿轮 机械故障 局部特征时间尺度 模态函数
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基于EMD和AR模型的滚动轴承故障诊断方法 被引量:47
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作者 于德介 程军圣 杨宇 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第3期332-335,共4页
提出了基于 EMD(Em pirical Mode Decom position)和 AR模型的滚动轴承故障诊断方法。该方法用 EMD将滚动轴承振动信号分解成若干个平稳的 IMF(Intrinsic Mode Function)分量 ,对每一个 IMF分量建立 AR模型 ,以模型的自回归参数和残差... 提出了基于 EMD(Em pirical Mode Decom position)和 AR模型的滚动轴承故障诊断方法。该方法用 EMD将滚动轴承振动信号分解成若干个平稳的 IMF(Intrinsic Mode Function)分量 ,对每一个 IMF分量建立 AR模型 ,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量建立 Mahalanobis距离判别函数 ,进而判断滚动轴承的工作状态和故障类型。实验结果分析表明 ,该方法能有效地应用于滚动轴承的故障诊断。 展开更多
关键词 特征向量 emd方法 AR模型 距离判别函数 滚动轴承 故障诊断
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基于年径流序列的五种趋势检测方法性能对比 被引量:57
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作者 姜瑶 徐宗学 王静 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期845-857,共13页
趋势变化是水循环过程的重要变化特性之一,准确识别水文要素变化趋势是认识变化环境下水循环演变规律的基本内容。由于当前趋势检测方法众多,且受多种因素影响,趋势检测结果存在较大的不确定性,很难判断结果的准确性。为提高对水文要素... 趋势变化是水循环过程的重要变化特性之一,准确识别水文要素变化趋势是认识变化环境下水循环演变规律的基本内容。由于当前趋势检测方法众多,且受多种因素影响,趋势检测结果存在较大的不确定性,很难判断结果的准确性。为提高对水文要素趋势分析方法的认识,研究基于3组变化特征不同且已知成分的人工生成序列,综合对比分析了5种常用趋势检测方法(累积距平法、线性回归法、MK法、EMD法和DWT法)的准确性和可靠性,并以3组不同实测年径流序列为例,进一步评价了不同方法在水文时间序列趋势检测中的性能差异。实例分析表明,累积距平法可用于水文时间序列趋势的初步分析,不宜作为判断依据。MK法与线性回归法所得结果差异不大,对趋势单调且无明显季节或周期变化的水文时间序列具有较高识别精度,适用于演变特征相对简单且趋势变化明显的年径流序列的趋势检测。EMD和DWT法可以准确地识别并分离出序列自身含有的不同尺度波动成分,从而避免序列周期、非线性变化等特征对趋势检测结果的影响,性能相对更优,对于演变机理及变化特征复杂的年径流序列的趋势分析,应优先考虑DWT法,其次为EMD法。研究成果可为水文要素的趋势分析及其方法选择提供参考。 展开更多
关键词 径流 趋势分析 emd 小波分析 MK法
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地质雷达隧道超前地质预报检测信号的HHT分析法 被引量:45
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作者 凌同华 张胜 李升冉 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期1422-1428,共7页
隧道工程建设因开挖而诱发的各种地质灾害时有发生,为确保隧道施工安全,目前普遍运用超前地质预报探明掌子面前方的地质情况,如何提高超前地质预报的判释水平显得尤为重要。针对隧道超前地质预报地质雷达信号的特点,采用HHT分析法提取... 隧道工程建设因开挖而诱发的各种地质灾害时有发生,为确保隧道施工安全,目前普遍运用超前地质预报探明掌子面前方的地质情况,如何提高超前地质预报的判释水平显得尤为重要。针对隧道超前地质预报地质雷达信号的特点,采用HHT分析法提取原始图像各IMF分量的瞬时剖面图及其单道信号的瞬时幅值、瞬时相位、瞬时频率。结果表明,HHT分析法分解出的瞬时参数突显了原始信号的特征信息,能较好地定量识别不良地质体位置与形状,提高地质雷达原始图像解释的精度和可信程度。 展开更多
关键词 隧道工程 地质预报 地质雷达 emd方法 HHT分析
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二维EMD的纹理分析及图像瞬时频率估计 被引量:25
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作者 沈滨 崔峰 彭思龙 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期2345-2352,共8页
将一维经验模式分解(EMD)方法和Hilbert-Huang变换(HHT)直接应用于二维图像处理中,提出了一种新的二维EMD算法,将提取出图像的多尺度空间频率信息分别用HHT和直接法来估计多分量图像AM-FM形式的瞬时频率.最后用文中算法分别对合成图像... 将一维经验模式分解(EMD)方法和Hilbert-Huang变换(HHT)直接应用于二维图像处理中,提出了一种新的二维EMD算法,将提取出图像的多尺度空间频率信息分别用HHT和直接法来估计多分量图像AM-FM形式的瞬时频率.最后用文中算法分别对合成图像和自然图像进行了实验. 展开更多
关键词 二维emd 纹理分析 Hilbert—Huang变换 自适应 AM—FM表示 直接法
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基于EMD的奇异值熵在转子系统故障诊断中的应用 被引量:33
8
作者 于德介 陈淼峰 +1 位作者 程军圣 杨宇 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期24-26,34,共4页
提出了一种基于EMD(Empirical Mode Decomposition)和奇异值熵的转子系统故障诊断方法。该方法首先用EMD方法分解转子系统的振动信号,得到若干个基本内禀模式函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF),然后利用IMF分量形成初始特征向量矩... 提出了一种基于EMD(Empirical Mode Decomposition)和奇异值熵的转子系统故障诊断方法。该方法首先用EMD方法分解转子系统的振动信号,得到若干个基本内禀模式函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF),然后利用IMF分量形成初始特征向量矩阵,并对初始特征向量矩阵求奇异值熵,奇异值熵的大小反映了转子系统运行状态的差别,从而可以通过奇异值熵的大小判断转子系统的工作状态和故障类型。对实验数据的分析结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 emd方法 奇异值熵 转子系统 故障诊断
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应用径向基函数神经网络处理EMD方法中的边界问题 被引量:23
9
作者 瞿伟廉 程磊 《华中科技大学学报(城市科学版)》 CAS 2006年第4期1-4,13,共5页
利用RBF神经网络分析方法对一个数据序列的两端加以延拓,分别得到两个附加的极大值点和极小值点,然后利用三次样条函数将附加的极值点与原时间序列的极值点连接起来,拟合出原始数据序列的上下包络线,实现了准确的EM D分解,较好地解决了... 利用RBF神经网络分析方法对一个数据序列的两端加以延拓,分别得到两个附加的极大值点和极小值点,然后利用三次样条函数将附加的极值点与原时间序列的极值点连接起来,拟合出原始数据序列的上下包络线,实现了准确的EM D分解,较好地解决了其边界问题. 展开更多
关键词 emd方法 RBF神经网络 端点延拓 边界问题
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大跨度结合梁斜拉桥温度场及温度效应分析 被引量:25
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作者 周浩 易岳林 +1 位作者 叶仲韬 李明 《桥梁建设》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期50-55,共6页
为研究大跨度结合梁斜拉桥的温度场及所产生的效应,以望东长江公路大桥为背景进行分析。基于该桥结构健康监测系统1年的温度监测数据,分析该桥日照温度场分布规律,提出结合梁、桥塔竖向温度梯度以及斜拉索与桥塔、主梁温差的计算模式;... 为研究大跨度结合梁斜拉桥的温度场及所产生的效应,以望东长江公路大桥为背景进行分析。基于该桥结构健康监测系统1年的温度监测数据,分析该桥日照温度场分布规律,提出结合梁、桥塔竖向温度梯度以及斜拉索与桥塔、主梁温差的计算模式;采用该计算模式得到的温度荷载,对结构的温度变形效应进行有限元分析;最后通过EMD法提取主梁主跨跨中受温度影响的挠度响应。结果表明:钢主梁的竖向温差较小;斜拉索与桥塔、主梁的温差较大,对主梁挠度温度效应起决定作用;采用空间杆系单元建立的斜拉桥模型在温度荷载作用下的挠度计算值偏保守。 展开更多
关键词 斜拉桥 结合梁 温度梯度 构件温差 挠度 emd 有限元法
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基于EMD和分形维数的转子系统故障诊断 被引量:22
11
作者 程军圣 于德介 杨宇 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第12期1088-1091,共4页
提出了一种基于EMD方法和分形维数的转子系统故障诊断方法。利用EMD方法将转子振动信号进行分解,得到若干个基本模式分量,然后将包含主要故障信息的几个基本模式分量相加得到降噪后的转子振动信号,求得降噪后的转子振动信号的分形维数... 提出了一种基于EMD方法和分形维数的转子系统故障诊断方法。利用EMD方法将转子振动信号进行分解,得到若干个基本模式分量,然后将包含主要故障信息的几个基本模式分量相加得到降噪后的转子振动信号,求得降噪后的转子振动信号的分形维数。试验数据的分析结果表明,在不同的故障状态下,采用EMD方法对转子振动信号降噪后求得的分形维数是不同的,从而可以通过分形维数的大小有效地判断转子系统的工作状态和故障类型。 展开更多
关键词 emd方法 分形维数 转子系统 故障诊断
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HAR-RV-EMD-J模型及其对金融资产波动率的预测研究 被引量:23
12
作者 龚旭 文凤华 +1 位作者 黄创霞 杨晓光 《管理评论》 CSSCI 北大核心 2017年第1期19-32,共14页
本文在HAR-RV模型的基础上,运用EMD等方法将模型中的已实现波动率分解成高频已实现波动率、低频已实现波动率和趋势已实现波动率,并加入跳跃波动率成分,构建HARRV-EMD-J模型;接着,以沪深300股指和沪深300股指期货的5分钟高频交易数据为... 本文在HAR-RV模型的基础上,运用EMD等方法将模型中的已实现波动率分解成高频已实现波动率、低频已实现波动率和趋势已实现波动率,并加入跳跃波动率成分,构建HARRV-EMD-J模型;接着,以沪深300股指和沪深300股指期货的5分钟高频交易数据为实证样本,对HAR-RV-EMD-J模型以及常见的四个HAR类波动率模型进行样本内分析和样本外分析,并对其分析结果进行稳健性检验。研究发现:在HAR-RV-EMD-J模型中,高频已实现波动率和低频已实现波动率包含对未来1日、1周、2周和1月波动率的预测信息较多,而趋势已实现波动率和跳跃波动率包含的预测信息较少;HAR-RV-EMD-J模型对未来1日、1周、2周和1月波动率的样本内和样本外预测能力都明显强于其他四个HAR类波动率模型。 展开更多
关键词 已实现波动率 波动率预测 HAR-RV模型 emd方法 SPA检验
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工况模态分析的EMD方法 被引量:9
13
作者 韩海明 沈涛虹 宋汉文 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期69-71,共3页
EMD(EmpiricalModeDecomposition)算法 1995年由NASA海洋水波实验室提出 ,本质上是一种将时域信号按频率尺度分解的数值算法 ,对于线性时不变系统 ,它可以从时域信号中直接提取具有不同特征时间尺度的内禀模式函数(IMF ,IntrinsicModeFu... EMD(EmpiricalModeDecomposition)算法 1995年由NASA海洋水波实验室提出 ,本质上是一种将时域信号按频率尺度分解的数值算法 ,对于线性时不变系统 ,它可以从时域信号中直接提取具有不同特征时间尺度的内禀模式函数(IMF ,IntrinsicModeFunction) ,分解得到的IMFs之间具有正交性 ,且分解唯一。本文以此为基础 ,将NExT(NaturalExcitationTechnique)方法推广到多点随机激励下的复模态情况 ,对多自由度线性系统实测响应信号的互相关函数进行EMD分解 ,并进而实现模态参数的辨识。 展开更多
关键词 工况模态分析 emd算法 环境激励 参数辨识 多点随机激励 结构动力学 振动
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基于EMD和AR模型的汽车变速器齿轮故障诊断方法 被引量:6
14
作者 程军圣 于德介 杨宇 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期107-110,共4页
提出了基于EMD和AR模型的汽车变速器齿轮故障诊断方法。该方法采用EMD将齿轮振动信号 分解成若干个平稳的IMF分量,对每一个IMF分量建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向 量建立Mahalanobis距离判别函数,进而识别齿... 提出了基于EMD和AR模型的汽车变速器齿轮故障诊断方法。该方法采用EMD将齿轮振动信号 分解成若干个平稳的IMF分量,对每一个IMF分量建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向 量建立Mahalanobis距离判别函数,进而识别齿轮的工作状态。实验分析表明,该方法能有效地应用于变速器齿轮 的故障诊断。 展开更多
关键词 汽车变速器 故障诊断方法 AR模型 齿轮 平稳 工作状态 振动信号 emd 自回归 参数
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基于EMD-相关性算法的谐振接地系统故障选线新方法 被引量:11
15
作者 张宇辉 汪利君 +3 位作者 兰华 段伟润 李哲 郎燕生 《电测与仪表》 北大核心 2012年第12期7-11,21,共6页
为准确选出谐振接地系统单相接地故障线路,提出了基于EMD算法与相关性理论相结合的故障选线新方法。根据谐振接地系统发生单相接地故障时故障线路与健全线路暂态零序电流之间的差异,用EMD算法对各馈线零序电流的暂态故障分量数据进行分... 为准确选出谐振接地系统单相接地故障线路,提出了基于EMD算法与相关性理论相结合的故障选线新方法。根据谐振接地系统发生单相接地故障时故障线路与健全线路暂态零序电流之间的差异,用EMD算法对各馈线零序电流的暂态故障分量数据进行分解,提取其主振荡频带信息。利用故障馈线与健全馈线的零序电流主振荡频带相关性最弱的特征,对故障零序电流的主振荡频带分量在一定数据窗下进行综合相关性分析,选择综合相关系数最小对应的馈线为故障馈线。大量仿真结果表明该选线方法准确、可靠。 展开更多
关键词 故障选线 谐振接地系统 emd算法 相关性分析
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基于EMD算法的海杂波信号去噪 被引量:10
16
作者 王福友 刘刚 袁赣南 《雷达科学与技术》 2010年第2期177-182,187,共7页
为有效提取噪声背景下的海杂波信号,针对实际海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于EMD算法对实测海杂波数据去噪。对噪声水平未知条件下,EMD算法分解的哪些内蕴模式是信号部分难以有效界定的问题,提出基于噪声主要在高频段且能量较小... 为有效提取噪声背景下的海杂波信号,针对实际海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于EMD算法对实测海杂波数据去噪。对噪声水平未知条件下,EMD算法分解的哪些内蕴模式是信号部分难以有效界定的问题,提出基于噪声主要在高频段且能量较小、信号能量主要集中在低频段思想的噪声判断准则。为验证EMD去噪效果,将该算法对含有噪声的海杂波实测数据进行去噪,采用信噪比和均方差两项指标衡量去噪效果,并与均值、中值、db2小波等去噪方法对比,EMD算法在这两项指标均优于其他算法,说明EMD算法对海杂波数据去噪是有效的。 展开更多
关键词 海杂波信号 非线性非平稳 emd算法 噪声判断准则 去噪
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基于EMD理论的短期负荷预测 被引量:10
17
作者 唐衍 顾洁 +2 位作者 张宇俊 储琳琳 施伟国 《电力需求侧管理》 2011年第1期15-19,共5页
提出将经验模态分解法(empirical mode decomposition,EMD)与自回归动平均(autoregressive and moving average,ARMA)时序分析相结合的短期负荷预测方法,利用EMD算法对负荷序列进行分解,再对分解得到的每一个基本模式分量(intrinsic mod... 提出将经验模态分解法(empirical mode decomposition,EMD)与自回归动平均(autoregressive and moving average,ARMA)时序分析相结合的短期负荷预测方法,利用EMD算法对负荷序列进行分解,再对分解得到的每一个基本模式分量(intrinsic mode function,IMF)分别进行ARMA预测,以改善短期负荷预测的效果。以我国某地区2008年夏季负荷高峰段的用电负荷预测为例,应用提出的预测方法对各负荷分量进行单独预测,得到的仿真结果表明,采用该方法进行短期负荷预测将显著改善预测的精度。 展开更多
关键词 短期负荷预测 emd分解 ARMA 预测精度
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基于EMD的中国大陆强震活动特征分析 被引量:4
18
作者 李志雄 朱航 +2 位作者 刘杰 曾钢平 丘学林 《地震》 CSCD 北大核心 2007年第3期57-62,共6页
利用EMD方法对中国大陆年度最大地震时间序列进行逐级分解,得到5个本征模态函数(IMF)项和1个趋势项,分析了各个IMF分量不同的周期成分同地球自转速度变化、太阳黑子活动和潮汐运动等环境因子之间的相关关系,初步探讨了各个IMF分量的物... 利用EMD方法对中国大陆年度最大地震时间序列进行逐级分解,得到5个本征模态函数(IMF)项和1个趋势项,分析了各个IMF分量不同的周期成分同地球自转速度变化、太阳黑子活动和潮汐运动等环境因子之间的相关关系,初步探讨了各个IMF分量的物理机理及其对中国大陆地震活动的影响。 展开更多
关键词 emd方法 强震活动 地球自转 太阳黑子 潮汐运动
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基于改进BP神经网络的煤矿井下排水泵故障诊断方法 被引量:3
19
作者 刘怀奇 《电气传动自动化》 2023年第5期24-28,共5页
进行煤矿井下排水泵故障诊断时,由于未对其进行去噪处理,导致故障诊断准确性较低,对此,本文研究基于改进BP神经网络的煤矿井下排水泵故障诊断方法,采集煤矿井下排水泵振动信号,并对其进行预处理,利用EMD方法对经过预处理的信号进行特征... 进行煤矿井下排水泵故障诊断时,由于未对其进行去噪处理,导致故障诊断准确性较低,对此,本文研究基于改进BP神经网络的煤矿井下排水泵故障诊断方法,采集煤矿井下排水泵振动信号,并对其进行预处理,利用EMD方法对经过预处理的信号进行特征提取。最后将其输入到BP神经网络模型中进行训练,训练结果为煤矿井下排水泵的故障情况。实验结果表明:本文方法能够有效地对煤矿井下排水泵振动信号进行去噪,且煤矿井下排水泵故障诊断准确性高达98%。 展开更多
关键词 振动信号 emd方法 BP神经网络 煤矿井下排水泵
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股票市场长期波动趋势度量及影响因素分析——基于Spline-GARCH模型 被引量:7
20
作者 史美景 宋婷 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2015年第1期175-182,共8页
本文意在度量股票市场长期波动趋势,检验长期股票市场风险与宏观经济变量的关系。以Engle和Rangel(2008)提出的Spline-GARCH模型为基础建立一个新的模型Spline-GARCHEMD,并利用EMD方法拆解季度宏观经济变量CPI和GDP为数个不同频率的成... 本文意在度量股票市场长期波动趋势,检验长期股票市场风险与宏观经济变量的关系。以Engle和Rangel(2008)提出的Spline-GARCH模型为基础建立一个新的模型Spline-GARCHEMD,并利用EMD方法拆解季度宏观经济变量CPI和GDP为数个不同频率的成分因子与趋势,以达到去除趋势以及连接总体宏观经济景气循环的目标。研究发现纳入CPI和GDP因素后计算的长期风险对总风险的贡献分别为11.7%和7.81%,说明经济环境的变化对我国股票市场收益率波动影响不大,GDP和CPI的变化并没有提供股市长期风险有用的信息。 展开更多
关键词 长期风险 Spline-GARCH模型 emd方法 股票市场 CPI和GDP
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