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自适应噪声完备经验模态分解排列熵结合支持向量机的心音分类方法研究 被引量：6
1
作者 刘美君 吴全玉 +2 位作者 丁胜 潘玲佼 刘晓杰 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期311-319,共9页
针对心音信号非平稳性、非线性的特征,为了更直观地把心音信号的特征显示出来,提高分类识别的高效性,提出了一种自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)排列熵作为心音信号的特征向量,通过支持向量机(SVM)进行心音分类识别的方法。首先,... 针对心音信号非平稳性、非线性的特征,为了更直观地把心音信号的特征显示出来,提高分类识别的高效性,提出了一种自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)排列熵作为心音信号的特征向量,通过支持向量机(SVM)进行心音分类识别的方法。首先,将原始心音信号进行CEEMDAN,得到若干从高频到低频的模态分量(IMF)。其次,利用IMF分量与原始信号的相关系数、能量因子和信噪比来优选IMF做Hilbert变换,得到分量信号的瞬时频率,再计算各IMF排列熵值组成特征向量。最后,将特征向量输入SVM二分类器进行正常与异常心音信号的分类识别。对源自2016年PhysioNet/CinC挑战赛的100例心音样本进行正常与异常的分类,准确度达到87%。研究表明本文方法相比于常用的EMD和EEMD排列熵的方法准确度提高了18%~24%,可见,CEEMDAN排列熵结合SVM的方法能够有效识别正常和异常心音。 展开更多
关键词 心音分类 自适应噪声完备经验模态分解 排列熵 支持向量机
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基于CEEMDAN-PCA-BiGRU的NO_(x)排放量预测
2
作者 张秋蓉 陈沛蓥 于湃 《电工技术》 2023年第22期97-101,共5页
NO_(x)排放量预测是优化NO_(x)减排的重要手段。设计了一种采用自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)与主成分分析(PCA)优化双向门控循环单元(BiGRU)输入的NO_(x)排放量预测模型。针对NO_(x)排放急剧变化和波动大的特点,采用CEEMDA... NO_(x)排放量预测是优化NO_(x)减排的重要手段。设计了一种采用自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)与主成分分析(PCA)优化双向门控循环单元(BiGRU)输入的NO_(x)排放量预测模型。针对NO_(x)排放急剧变化和波动大的特点,采用CEEMDAN将出口NO_(x)含量分解为若干本征模态分量,再通过PCA方法对这些分量与其他电厂运行历史数据进行数据降维,最后将降维后的数据输入BiGRU进行训练,得到NO_(x)排放量的预测值。以国内某火电厂的真实数据进行的仿真实验表明,所提出的方法具有较高的预测性能。 展开更多
关键词 NO_(x)排放量预测 自适应噪声完全集合经验模态分解 主成分分析 双向门控循环单元
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基于CEEMDAN的地震信号高分辨率时频分析方法 被引量：11
3
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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