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  • 一种结合深度学习的储层物性参数预测方法

    引入CEEMDAN对物性参数数据序列分解，获得本征模态函数IMF分量和剩余RES分量，对物性参数数据序列平稳化处理；引入SE对各IMF分量和RES余量的复杂度评价，将熵值相近的分量序列重组得到新本征模态分量；对新本征模态分量数据归...

  • 一种引入Hurst指数的MEMS陀螺仪去噪模型

    首先,通过CEEMDAN对陀螺仪原始信号进行分解,得到一系列频率由高到低的本征模态函数(IMF)和一个残差余量;然后,提出Hurst指数模态筛选机制,将IMF分量划分为噪声IMF、混合IMF和信息IMF;最后,使用自适应卡尔曼滤波器对混...

  • EEMD

    该方法以EEMD为核心算法,将原始信号分解成一系列本征模态函数(IMF),并采用MPE作为指标将其分类为噪声IMF、混合IMF和信息IMF;然后利用阈值函数处理混合IMF,实现二次降噪;再重构降噪后的数据与信息IMF,获得降噪结果.

  • 基于改进经验模态分解的局部放电去噪方法

    首先对放电信号进行EMD分解,得到若干个本征模态函数(IMF).利用自相关函数确定放电信号模态分量范围,对噪声模态分量和混叠模态分量采用间隔阈值函数方法对它们的IMF分量进行滤波,然后将阈值处理过的IMF分量和未处理的IMF分量...

  • 正交经验模态分解及其快速实现.pdf

    该方法的基本思想是 通过自适应带通滤波的方法来获得各本征模态函数(IMF)及残余函数。本文从理论上证明了 OEMD 具有严 格的正交性和完备性，并根据解析带通滤波方法在频域上具有理想的带通特性这一特点，建立了实现 OEMD ...

  • 惯性导航EEMD区间阈值降噪方法

    该方法利用EEMD方法将陀螺信号分解多个本征模态函数(IMF)分量和1个残余分量,基于信号和IMF分量的概率密度函数的2范数距离方法剔除纯噪声IMF分量,利用改进的区间阈值降噪方法实现信号的降噪.仿真和实测试验表明,该方法不仅能...

  • 一种消除EMD中模态混叠的经验方法

    （1）整个数据序列中，极值点的个数与过零点的个数必须相等，最多相差一个；

  • 运用经验模态分解方法对实测探地雷达数据进行处理

    每个IMF都是一个具有特定频率和幅度的振动模式，且相邻IMF之间的频率是递增的。EMD方法的主要步骤如下： 将原始数据进行局部极值点的提取。通过寻找数据中的极大值和极小值点，确定数据的局部振动模式。

  • 基于经验模态分解与RBF神经网络的混合预测

    摘要：为提高时间序列预测模型精度,根据各本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)序列的变化特点,针对EMD-RBF神经网络隐含神经元数目及其中心数据选取问题,利用经验模态...

本征模态函数imf

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