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基于峭度准则EEMD及改进形态滤波方法的轴承故障诊断 被引量:106
1
作者 吴小涛 杨锰 +1 位作者 袁晓辉 龚廷恺 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期38-44,共7页
针对轴承故障成分常以周期性冲击成分出现在振动信号中,而冲击响应成分常被强大噪声淹没,造成轴承故障特征提取困难等问题,将集成经验模态分解(EEMD)与改进形态滤波方法相结合,在本征模态函数(IMF)及形态学结构元素(SE)选取时均以峭度... 针对轴承故障成分常以周期性冲击成分出现在振动信号中,而冲击响应成分常被强大噪声淹没,造成轴承故障特征提取困难等问题,将集成经验模态分解(EEMD)与改进形态滤波方法相结合,在本征模态函数(IMF)及形态学结构元素(SE)选取时均以峭度准则为依据,对筛选出的IMF分量进行信号重构后,再进行基于峭度准则的改进形态滤波方法处理。结果表明,该方法可避免共振解调中中心频率及滤波频带选取,自适应性较好;通过对实际滚动轴承内外圈故障分析,该方法可清晰准确提取到故障特征信息,噪声抑制效果好,可用于轴承故障精确诊断。 展开更多
关键词 EEMD 形态滤波 峭度 故障诊断 轴承
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基于红边参数的植被叶绿素含量高光谱估算模型 被引量:76
2
作者 姚付启 张振华 +2 位作者 杨润亚 孙金伟 崔素芳 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第S2期123-129,共7页
利用ASD便携式野外光谱仪和SPAD-502叶绿素计实测了落叶阔叶树法国梧桐、毛白杨叶片的高光谱反射率与叶片绿度,并对原始光谱反射率及一阶导数光谱与叶片绿度进行了相关分析,建立了基于红边位置、峰度系数、偏度系数的叶片叶绿素含量的... 利用ASD便携式野外光谱仪和SPAD-502叶绿素计实测了落叶阔叶树法国梧桐、毛白杨叶片的高光谱反射率与叶片绿度,并对原始光谱反射率及一阶导数光谱与叶片绿度进行了相关分析,建立了基于红边位置、峰度系数、偏度系数的叶片叶绿素含量的高光谱估算模型,最后采用红边位置、峰度、偏度作为BP人工神经网络的输入变量进行了叶绿素含量的估算。结果表明:基于红边位置的法国梧桐、毛白杨叶绿素估算模型的决定系数达到0.7366、0.7289;基于峰度、偏度建立的估算模型可以有效提高估算精度,模型的决定系数均达0.8341以上;法国梧桐和毛白杨人工神经网络模型的确定系数决定系数分别达到0.9574和0.9523。与单变量模型相比人工神经网络模型反演精度明显提高,是一种良好的植被叶绿素含量高光谱反演模式。 展开更多
关键词 遥感 叶绿素 模型 植被 高光谱 红边位置 峰度 偏度
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高阶矩在颜色传输中的应用 被引量:55
3
作者 赵国英 向世明 李华 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期62-66,共5页
图像之间的颜色传输有效地利用了图像的基本统计信息 ,是一类较新的改变图像颜色的方法 文中实现了这种方法并引入了更高的矩 :斜度和峰度 利用幂变换和模变换对源图像数据的斜度和峰度等高阶矩进行了调整 ,使之更加类似于目标图像的分... 图像之间的颜色传输有效地利用了图像的基本统计信息 ,是一类较新的改变图像颜色的方法 文中实现了这种方法并引入了更高的矩 :斜度和峰度 利用幂变换和模变换对源图像数据的斜度和峰度等高阶矩进行了调整 ,使之更加类似于目标图像的分布 。 展开更多
关键词 高阶矩 颜色传输 图像处理 幂变换 模变换 斜度 峰度
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基于改进Protrugram和小波变换的超高频局部放电信号去噪方法 被引量:35
4
作者 代荡荡 王先培 +3 位作者 龙嘉川 田猛 朱国威 赵乐 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期3577-3586,共10页
为同时抑制超高频(UHF)局部放电(PD)信号中的周期性窄带噪声和随机白噪声,在分析UHF PD信号频谱特性的基础上,发现PD脉冲的频谱具有以某一频率为中心向左右两侧衰减的特征,中心频率处的谱线幅值要明显高于边带部分,且位于谱图上的... 为同时抑制超高频(UHF)局部放电(PD)信号中的周期性窄带噪声和随机白噪声,在分析UHF PD信号频谱特性的基础上,发现PD脉冲的频谱具有以某一频率为中心向左右两侧衰减的特征,中心频率处的谱线幅值要明显高于边带部分,且位于谱图上的局部极大值点处。为此,提出了一种基于改进Protrugram和小波变换的UHFPD信号去噪算法。该方法首先在频域上识别PD脉冲的中心频率,然后依据"峭度值"这一指标自适应获取中心频率所对应的频宽,实现脉冲的频谱定位。最后采用小波去噪法去除信号中的冗余白噪声,实现多类噪声的有效抑制。仿真和实测结果表明:同经典的小波去噪算法和集合经验模态分解(EEMD)自适应阈值算法相比,所提算法不仅具有更好的噪声抑制能力,且能更好地保留有效信号。论文研究可为超高频信号去噪提供参考。 展开更多
关键词 超高频局部放电 频谱特征 噪声抑制 Protrugram 峭度值 小波变换
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卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用 被引量:33
5
作者 李俊 刘永葆 余又红 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2423-2431,共9页
针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断... 针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。 展开更多
关键词 深度学习 滚动轴承 故障诊断 卷积神经网络 峭度
原文传递
基于变分模态分解和1.5维谱的轴承早期故障诊断方法 被引量:33
6
作者 王晓龙 唐贵基 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期125-130,共6页
提出了基于变分模态分解(VMD)和1.5维谱的滚动轴承早期故障诊断方法。利用VMD方法处理故障信号时,需要预先设置分解所得本征模态函数(IMF)分量的个数,且为了便于后续分析,需要从所得结果中筛选出最佳信号分量,为此提出一种分量峭度图方... 提出了基于变分模态分解(VMD)和1.5维谱的滚动轴承早期故障诊断方法。利用VMD方法处理故障信号时,需要预先设置分解所得本征模态函数(IMF)分量的个数,且为了便于后续分析,需要从所得结果中筛选出最佳信号分量,为此提出一种分量峭度图方法来同时解决这2个问题。首先,设置IMF分量个数最大值,计算相应的分量峭度图;接着,根据分量峭度图对原故障信号进行VMD处理,并选定最佳IMF分量;然后,对最佳IMF分量做进一步包络解调运算,并计算包络信号的1.5维谱;最后,通过分析1.5维谱中幅值突出的频率成分可实现故障类型的准确判定。模拟信号及实测信号分析结果表明,所提的基于VMD和1.5维谱的诊断方法能够有效提取出轴承早期故障信号中的微弱特征信息,实现轴承早期故障的准确判别。 展开更多
关键词 滚动轴承 早期故障 峭度 变分模态分解 1.5维谱
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一种基于ICA的盲信号分离快速算法 被引量:21
7
作者 游荣义 陈忠 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期669-672,共4页
基于ICA(独立成分分析:Independent Component Analylsis)原则,给出一种盲信号分离的快速学习算法.通过寻求观测变量线性组合的四阶累积量(即kurtosis系数)局部极值,得出该算法的模型和步骤.将该算法用于盲信号分离实验,实验结果表明,... 基于ICA(独立成分分析:Independent Component Analylsis)原则,给出一种盲信号分离的快速学习算法.通过寻求观测变量线性组合的四阶累积量(即kurtosis系数)局部极值,得出该算法的模型和步骤.将该算法用于盲信号分离实验,实验结果表明,该算法在盲信号分离和信号特征提取方面具有收敛速度快、无需动态参数等优点.该算法能有效地分离出任意分布的非高斯盲源信号的各个独立成分,是信号处理的一种新的、高效可靠的方法. 展开更多
关键词 盲信号分离 独立成分分析 kurtosis 神经算法
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Diffusion kurtosis imaging of microstructural changes in brain tissue affected by acute ischemic stroke in different locations 被引量:27
8
作者 Liu-Hong Zhu Zhong-Ping Zhang +2 位作者 Fu-Nan Wang Qi-Hua Cheng Gang Guo 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS CSCD 2019年第2期272-279,共8页
The location of an acute ischemic stroke is associated with its prognosis. The widely used Gaussian model-based parameter, apparent diffusion coefficient(ADC), cannot reveal microstructural changes in different locati... The location of an acute ischemic stroke is associated with its prognosis. The widely used Gaussian model-based parameter, apparent diffusion coefficient(ADC), cannot reveal microstructural changes in different locations or the degree of infarction. This prospective observational study was reviewed and approved by the Institutional Review Board of Xiamen Second Hospital, China(approval No. 2014002).Diffusion kurtosis imaging(DKI) was used to detect 199 lesions in 156 patients with acute ischemic stroke(61 males and 95 females), mean age 63.15 ± 12.34 years. A total of 199 lesions were located in the periventricular white matter(n = 52), corpus callosum(n = 14), cerebellum(n = 29), basal ganglia and thalamus(n = 21), brainstem(n = 21) and gray-white matter junctions(n = 62). Percentage changes of apparent diffusion coefficient(ΔADC) and DKI-derived indices(fractional anisotropy [ΔFA], mean diffusivity [ΔMD], axial diffusivity [ΔD_a], radial diffusivity ΔDr, mean kurtosis [ΔMK], axial kurtosis [ΔK_a], and radial kurtosis [ΔK_r]) of each lesion were computed relative to the normal contralateral region. The results showed that(1) there was no significant difference in ΔADC, ΔMD, ΔD_a or ΔD_r among almost all locations.(2) There was significant difference in ΔMK among almost all locations(except basal ganglia and thalamus vs. brain stem; basal ganglia and thalamus vs. gray-white matter junctions; and brainstem vs. gray-white matter junctions.(3) The degree of change in diffusional kurtosis in descending order was as follows: corpus callosum > periventricular white matter > brainstem > gray-white matter junctions > basal ganglia and thalamus > cerebellum. In conclusion, DKI could reveal the differences in microstructure changes among various locations affected by acute ischemic stroke, and performed better than diffusivity among all groups. 展开更多
关键词 nerve REGENERATION APPARENT DIFFUSION coefficient DIFFUSION weighted IMAGING DIFFUSION kurtosis IMAGING acute ischemic stroke mean kurtosis microstructure changes white matter 1.5 TESLA magnetic resonance system neural REGENERATION
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基于峰度的电力变压器铁芯松动故障在线监测方法 被引量:27
9
作者 郭洁 陈祥献 +2 位作者 黄海 林日磊 周才康 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期2401-2407,共7页
本文提出一种对电力变压器铁芯松动故障进行在线监测和估计的方法。通过改变变压器铁芯的压紧力得到模拟松动故障情况下的铁芯振动信号,使用谱峰度方法验证并分析了变压器铁芯振动信号中高频分量的冲击特性,在此基础上采用小波变换对铁... 本文提出一种对电力变压器铁芯松动故障进行在线监测和估计的方法。通过改变变压器铁芯的压紧力得到模拟松动故障情况下的铁芯振动信号,使用谱峰度方法验证并分析了变压器铁芯振动信号中高频分量的冲击特性,在此基础上采用小波变换对铁芯振动信号进行分解,对分解得到高频分量计算其峰度值并用以监测铁芯压紧力的减小趋势。对实验变压器不同测点的多组数据分析表明,谱峰度能有效检测铁芯振动信号中的较高频率冲击成分及铁芯压紧力发生较大变化的情况,铁芯振动信号小波域中高频成分的峰度值能够很好的反映出铁芯压紧力变化的趋势。本方法准确的表述了铁芯振动信号中与松动故障相关的统计特性,为电力变压器铁芯的故障监测提供了一种可行的方法。 展开更多
关键词 铁芯振动 电力变压器 峰度 谱峰度
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一种新的基于峰度的盲源分离开关算法 被引量:20
10
作者 牛龙 马建仓 +1 位作者 王毅 陈海洋 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期185-188,206,共5页
盲源分离(BSS)算法通常需预先假设源信号的概率密度函数(PDF),并由此获得关键的激活函数(AF),进而从混合信号中分离出源信号。但若假设的概率密度函数与真实概率密度函数差异较大,源信号将不能被正确分离。基于峰度的盲源分离开关算法... 盲源分离(BSS)算法通常需预先假设源信号的概率密度函数(PDF),并由此获得关键的激活函数(AF),进而从混合信号中分离出源信号。但若假设的概率密度函数与真实概率密度函数差异较大,源信号将不能被正确分离。基于峰度的盲源分离开关算法无需假设源信号的概率密度函数,可直接对独立分量分析(ICA)中的激活函数进行自适应学习。计算机仿真证明,该算法可有效进行盲源分离。 展开更多
关键词 盲源分离 独立分量分析 激活函数 峰度 开关算法
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基于双树复小波包变换的滚动轴承故障诊断 被引量:29
11
作者 胥永刚 孟志鹏 陆明 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期49-56,共8页
针对滚动轴承故障的振动信号具有非平稳特性,存在强烈噪声干扰,难以提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波包变换阈值降噪的故障诊断方法。首先将非平稳的故障振动信号进行双树复小波包分解,得到不同频带的分量;然后对每个分量... 针对滚动轴承故障的振动信号具有非平稳特性,存在强烈噪声干扰,难以提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波包变换阈值降噪的故障诊断方法。首先将非平稳的故障振动信号进行双树复小波包分解,得到不同频带的分量;然后对每个分量求其峭度值和相关系数并进行比较;最后选取峭度值和相关系数较大的分量进行软阈值降噪和双树复小波包重构,即可有效地消除振动信号中噪声的干扰,同时保留信号中的有效信息即实现了故障特征信息的提取。本文对轴承外圈故障试验和实际工程数据进行了相关分析,并对比传统离散小波包降噪的效果,本文方法处理后的信号冲击周期性更好,较理想地去除了噪声的影响,验证了该方法可以有效地去除噪声并提取滚动轴承故障的特征信息。 展开更多
关键词 轴承 故障检测 信号分析 双树复小波包 峭度 软阈值
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对描述性统计量的偏度和峰度应用的研究 被引量:29
12
作者 蔡忠建 《北京体育大学学报》 CSSCI 北大核心 2009年第3期75-76,共2页
通过实验法、数理统计法和运用正态分布原理对描述统计量中的偏度和峰度值的应用进行探索性研究,制作不同样本数偏度和峰度值的置信区间,为判断数值资料的分布特征,正确把握选择描述性统计量提供科学的理论依据。
关键词 偏度 峰度 实验 随机抽样 探索
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中国北方主要沙漠沙尘粒度特征比较研究 被引量:28
13
作者 霍文 何清 +3 位作者 杨兴华 刘新春 丁国锋 程玉景 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2011年第6期6-11,共6页
粒度分析在区分沉积环境、判定物质输运方式、判别水动力条件和分析粒径趋势等方面具有重要作用。对塔克拉玛干沙漠、库姆塔格沙漠、巴丹吉林沙漠、腾格里沙漠、毛乌素沙地沙尘粒度参数进行了分析比较研究。结果表明:风沙天气过程中,塔... 粒度分析在区分沉积环境、判定物质输运方式、判别水动力条件和分析粒径趋势等方面具有重要作用。对塔克拉玛干沙漠、库姆塔格沙漠、巴丹吉林沙漠、腾格里沙漠、毛乌素沙地沙尘粒度参数进行了分析比较研究。结果表明:风沙天气过程中,塔中沙漠地区平均粒径Ф值2.95~3.59,标准偏差0.03~0.98;肖塘沙漠过渡带平均粒径Ф值2.93~4.56,标准偏差0.01~0.1;库姆塔格平均粒径Ф值1.55~2.92,标准偏差Ф值0.41~1.11,偏度0.11~0.31,峰度0.77~1.23。巴丹吉林沙漠平均粒径Ф值分别为1.6~1.8,毛乌素沙地为1.7~2.0,腾格里沙漠为1.7~2.3,库布其沙漠为2.1~2.4。库布其沙漠标准偏差Ф值最小0.46~0.51,巴丹吉林沙漠次之为0.55~0.68,腾格里沙漠居中为0.41~0.65,毛乌素最大为0.81~0.91。腾格里沙漠大部分样品为正偏,巴丹吉林与毛乌素为负偏。平均粒径肖塘最小,其次塔中,余下依次为库姆塔格沙漠、库布其、腾格里、毛乌素、巴丹吉林沙漠。肖塘标准偏差Ф值最高,分选最差,其它依次为毛乌素沙漠、塔克拉玛干沙漠、库姆塔格沙漠、腾格里沙漠、巴丹吉林沙漠,库布其分选最好。在频率曲线上反映肖塘、库姆塔格、库布其沙漠细颗粒偏多,塔克拉玛干沙漠、毛乌素、腾格里、巴丹吉林沙漠粗颗粒偏多。 展开更多
关键词 沙漠 平均粒径 标准偏差 偏度 峰度
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基于EWT的高压电缆局部放电信号降噪研究 被引量:27
14
作者 马星河 张登奎 +1 位作者 朱昊哲 许丹 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第23期108-114,共7页
在测量高压电缆的局放信号时会混入以周期性窄带干扰和随机白噪声为主的噪声成分。为抑制噪声成分对局放信号测量精确度的影响,提出一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的高压电缆局放信号降噪方法。利用自适应经验... 在测量高压电缆的局放信号时会混入以周期性窄带干扰和随机白噪声为主的噪声成分。为抑制噪声成分对局放信号测量精确度的影响,提出一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的高压电缆局放信号降噪方法。利用自适应经验小波变换对含噪信号进行分解,通过计算模态分量的峭度值,实现对脉冲信号的定位,将筛选出的有效特征分量进行重构。最后利用改进阈值函数去除重构信号中的冗余噪声,实现对多噪声的有效抑制。经仿真对比及现场试验测试,该方法能有效抑制窄带干扰和白噪声,较大程度地保留高压电缆局放中的有效信息,且在不同噪声环境下的降噪表现较为稳定。 展开更多
关键词 高压电缆 局部放电 经验小波变换 峭度 改进阈值 降噪
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基于暂态零序电流凹凸特征的配电网故障区段定位方法 被引量:27
15
作者 李卫国 许文文 +1 位作者 乔振宇 王旭光 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期164-173,共10页
为保证系统安全运行,不改变原系统中性点小电流接地方式,DG中性点一般采用不接地。当主网发生单相接地故障时DG不向系统提供零序电流,故不影响暂态零序电流故障特征。进一步对暂态零序电流波形特征进行分析发现,其凹凸特点包含着可用于... 为保证系统安全运行,不改变原系统中性点小电流接地方式,DG中性点一般采用不接地。当主网发生单相接地故障时DG不向系统提供零序电流,故不影响暂态零序电流故障特征。进一步对暂态零序电流波形特征进行分析发现,其凹凸特点包含着可用于定位的故障信息。采用VMD算法来提取能够表征暂态零序电流凹凸特征的有效成分,并提出波峰波谷算法对有效频率分量的凹凸特性进行刻画。根据故障点两侧凹凸数相差较大且初始凹凸性相反,而故障点同侧其凹凸数大致相等且初始凹凸性相同的特征,构造了基于峭度和初始凹凸性故障定位判据。通过将各区段峭度差值与设定阈值比较并判断初始凹凸性是否一致,从而定位故障区段。仿真试验表明,该方法能够适用于有源配电网故障定位,且在不同故障情况下具有较强的适用性。 展开更多
关键词 小电流接地 分布式电源 暂态零序电流 波峰波谷算法 凹凸特征 峭度
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变分模态分解和改进的自适应共振技术在轴承故障特征提取中的应用 被引量:26
16
作者 李华 伍星 +1 位作者 刘韬 陈庆 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期718-726,共9页
针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和改进的自适应共振技术的滚动轴承故障特征提取方法。针对轴承故障信号所在频带难以选择的问题,提出了基于改进的自适应共振技术(... 针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和改进的自适应共振技术的滚动轴承故障特征提取方法。针对轴承故障信号所在频带难以选择的问题,提出了基于改进的自适应共振技术(Improved Adaptive Resonance Technology,IART)的IMF选取方法。首先,确定模态数,提出了峭度最大值的模态数确定方法;然后,对原始振动信号进行VMD分解,获得既定数目的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,利用IART选取包含丰富故障信息的IMF分量;最后,(如有需要)对选取的IMF分量进行基于IART的带通滤波,并进行包络解调分析提取故障特征频率。将该方法应用到轴承仿真数据和实际数据中,能够实现轴承故障特征的精确诊断,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 变分模态分解 峭度 改进的自适应共振
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北京山区天然栎林直径分布的研究 被引量:26
17
作者 张雄清 雷渊才 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2009年第6期1-5,共5页
以偏度、峰度为指标研究了北京山区栎类天然林直径分布特征,运用Weibull分布、Normal分布、Lognormal分布和Gamma分布4种概率密度函数研究了栎树林分的直径分布规律,并利用Kolmogorov-Smirnov(KS)检验法来检验4种概率分布的拟合效果,结... 以偏度、峰度为指标研究了北京山区栎类天然林直径分布特征,运用Weibull分布、Normal分布、Lognormal分布和Gamma分布4种概率密度函数研究了栎树林分的直径分布规律,并利用Kolmogorov-Smirnov(KS)检验法来检验4种概率分布的拟合效果,结果表明:栎树林分中等稍偏小胸径的林木占大多数,Gamma分布拟合效果最好,并建立该分布的参数预估方程。 展开更多
关键词 栎树 直径分布 偏度 峰度
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正态云模型的重尾性质证明 被引量:25
18
作者 李德毅 刘常昱 淦文燕 《中国工程科学》 2011年第4期20-23,共4页
正态分布和重尾分布在概率研究中具有非常重要的地位,二者具有完全不同的数学形式和物理意义。正态分布的密度函数以指数函数衰减至0,服从正态分布的随机变量,其绝大多数取值在其期望附近,偏离期望很大的取值很少。而服从重尾分布的随... 正态分布和重尾分布在概率研究中具有非常重要的地位,二者具有完全不同的数学形式和物理意义。正态分布的密度函数以指数函数衰减至0,服从正态分布的随机变量,其绝大多数取值在其期望附近,偏离期望很大的取值很少。而服从重尾分布的随机变量,其尾分布函数具有重尾特性,密度函数以幂指数衰减至0。笔者证明了正态云模型是具有均值的重尾分布,是介于正态分布与重尾分布之间的中间状态,正态云模型的参数超熵He是可以实现正态分布向重尾分布转换的桥梁。 展开更多
关键词 正态分布 重尾分布 正态云模型 峰度
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基于优化VMD与噪声估计的间隔阈值局部放电去噪方法 被引量:24
19
作者 余昌佳 梅飞 +3 位作者 叶昱媛 潘益 沙浩源 郑建勇 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期141-149,共9页
为了抑制局部放电(PD)信号中含有的窄带周期干扰和白噪声,提出一种基于优化的变分模态分解(VMD)阈值去噪方法。首先针对VMD算法可能造成染噪信号欠分解或过分解的问题,提出一种基于频谱分析和四分位数的模态分解数K值优化方法,并结合模... 为了抑制局部放电(PD)信号中含有的窄带周期干扰和白噪声,提出一种基于优化的变分模态分解(VMD)阈值去噪方法。首先针对VMD算法可能造成染噪信号欠分解或过分解的问题,提出一种基于频谱分析和四分位数的模态分解数K值优化方法,并结合模态的峭度特征去除窄带周期干扰和高频白噪声;针对PD信号主导模态中残留的白噪声,利用文中研究中发现的VMD分解白噪声所得模态的两个统计特性,提出一种噪声标准差估计方法来确定阈值,最后引入间隔阈值函数对PD信号主导模态进一步去噪。采用该方法对仿真和实测信号进行去噪处理,并将其与传统方法进行对比,结果表明,所提方法不仅可以更有效地抑制噪声,同时也能更好地保留PD信号的特征。 展开更多
关键词 局部放电 变分模态分解 四分位数 峭度 噪声估计 间隔阈值
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基于时域随机化的超高斯真随机驱动信号生成技术研究 被引量:19
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作者 蒋瑜 陈循 陶俊勇 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期491-494,共4页
提高振动模拟试验的真实性和增强振动激发试验的效力都需要产生超高斯分布的真随机驱动信号。研究了基于时域随机化的超高斯真随机驱动信号生成技术,针对常用半正弦窗函数和不同重叠因子值进行了理论分析和数值仿真,结果表明:时域随机... 提高振动模拟试验的真实性和增强振动激发试验的效力都需要产生超高斯分布的真随机驱动信号。研究了基于时域随机化的超高斯真随机驱动信号生成技术,针对常用半正弦窗函数和不同重叠因子值进行了理论分析和数值仿真,结果表明:时域随机化前后的伪随机和真随机信号峭度值是线性关系,但输出的超高斯真随机信号峭度值比输入的超高斯伪随机信号峭度值要小,并且重叠因子取值越大峭度值减小的程度越大。 展开更多
关键词 随机振动 试验 时域随机化 超高斯 峭度
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