Practical implementation of Hilbert-Huang Transform algorithm

Hilbert-Huang Transform (HHT) is a newly developed powerful method for nonlinear and non-stationary time series analysis. The empirical mode decomposition is the key part of HHT, while its algorithm was protected by NASA as a US patent, which limits the wide application among the scientific community. Two approaches, mirror periodic and extrema extending methods, have been developed for handling the end effects of empirical mode decomposition. The implementation of the HHT is realized in detail to widen the application. The detailed comparison of the results from two methods with that from Huang et al. (1998, 1999), and the comparison between two methods are presented. Generally, both methods reproduce faithful results as those of Huang et al. For mirror periodic method (MPM), the data are extended once forever. Ideally, it is a way for handling the end effects of the HHT, especially for the signal that has symmetric waveform. The extrema extending method (EEM) behaves as good as MPM, and it is better t     

基于EMD与神经网络的机械故障诊断技术

经验模式分解 (EMD)是分析非线性、非平稳信号的有力工具 ,它将信号分解为突出了原信号的不同时间尺度的局部特征信息的内在模函数 (IMF)分量。本文通过将各 IMF分量输入到 BP网络中进行训练学习和故障诊断 ,比直接输入原信号可以提高 BP网络对故障诊断的准确率 ,而且减少了训练时间。     

数字水准仪标尺编码原理研究

数字水准仪的标尺编码规则直接影响其测量精度.基于现有几种数字水准仪标尺编码的特点,归纳出标尺条码的编码衡量指标:信息密度、分辨率和纠错能力.以条码的最大编码容量与单个码区长度之比值衡量其承载的信息密度;利用光学系统的点扩散函数研究条码图像的分辨率,即相邻边缘的相互影响,得出码元相邻边缘的间距相等时,影响最小的结论;用相关系数或编码所用函数本身的性质表征条码的纠错能力.依据编码指标建立一套新的标尺编码规则:以格雷码为数值码,固定宽度的码元为参考码,两者交替组合.分析表明,该种编码不但信息密度大,分辨率高,而且纠错能力强.     

经验模式分解的尺度阈值滤波在变形分析中的应用

本文将信号处理领域的经验模式分解算法应用于变形信息的提取中,通过引入阈值函数,建立了基于经验模式分解的尺度阈值滤波模型,采用优化模型确定了经验模式分解的次数。分别通过模拟试验和实测数据与小波阈值法和多项式拟合法进行了比对,分析表明:在低噪声情况下,三种方法都有一定的滤波效果;在高噪声情况下,经验模式分解的尺度阈值滤波法具有与小波阈值去噪法相等的精度,而且瞬时强噪声识别能力更好,优于多项式拟合法。     

基于SVG的地理信息编码与DOM交互解析实现

SVG作为新兴的基于XML的矢量图形描述规范，在很多方面与地理信息系统中的基本概念表述一致。在对地理信息进行SVG编码的基础上，利用DOM对地理信息SVG编码文档进行解析，实现了基于SVG的Web地理信息发布实例。实验表明，采用SVG技术的通用性好、矢量显示质量高、响应速度快的优点来开发地理信息的Web应用，也是顺应Web地理信息发布发展需要的。     

EMD-Wavelet-ICA耦合模型及其在GPS坐标序列降噪中的应用

在分析比较经验模态分解(EMD)、小波变换(Wavelet)和独立分量分析(ICA)优缺点的基础上,提出一种新的EMD-Wavelet-ICA耦合模型。该模型充分利用了EMD的自适应性,对原始信号进行分解获得不同频率的模态函数(IMF),采用标准化模量的累计均值对IMF进行尺度划分;进而分别采用Wavelet和ICA对高频和低频IMF进行降噪,将降噪后的IMF进行多尺度重构,获得降噪后的信号;采用信噪比、标准差、偏差和相关系数等指标对降噪效果进行评价。仿真数据和GPS坐标序列的处理结果表明:与EMD模型和EMD-ICA模型相比,新模型的标准差、偏差均有不同程度的减小;信噪比和相关系数有一定程度的增大,可以获得更好的降噪效果。     

Research on the Method of De-noising the Short-wave Time Signal at Low SNR

A voice enhancement algorithm based on the Empirical Mode Decomposition (EMD) and the improved spectral subtraction is proposed for the low-SNR (Signal Noise Ratio) shortwave time signal. This method is proposed to solve the problem that the shortwave time signal cannot be used for timing in complex noisy environments. The core idea of this method is to use the Hilbert-Huang Transform (HHT) algorithm to make the empirical mode decomposition on the noisy shortwave signal, and to select the intrinsic mode functions containing the shortwave signal information for the signal reconstruction by through the maximum correlation. Then, to make the spectral subtraction on the reconstructed signal to achieve the purpose of noise reduction. The experimental result shows that this method has a better noise reduction than the traditional methods.     

希尔伯特-黄变换的端点延拓

希尔伯特-黄变换(HHT)是近年来发展起来的一种新的时间序列信号分析方法.该文在对HHT深入研究与充分肯定的基础上,发展了信号的镜像闭合延拓和包络的极值延拓两种方法.通过几个典型的例子检验了两种方法,并与Huang等(1998,1999)进行了比较,得到了令人满意的结果.镜像闭合延拓法根据信号端点的分布特性,把镜子放在具有对称性的极值位置,通过镜像法把镜内信号映射成一个周期性的信号,不存在端点,从根本上避免了经验模态分解和希尔伯特变换的端点问题.极值延拓法简单易行,具有与镜像闭合法相当的效果,在处理非对称波形信号时更显其优越性.     

EEMD-多尺度排列熵的GPS高程时间序列降噪方法

针对GPS高程时间序列受各类噪声干扰的影响,导致难以提取有用信息的问题,提出一种基于整体经验模态分解(EEMD)结合多尺度排列熵(MPE)的阈值降噪方法。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。仿真信号和实例分析结果表明,该方法与相关系数法、MPE法相比,降噪评价指标RMSE、SNR和d_nSNR均为最优,说明该降噪方法效果最好,本文方法获得的降噪结果能够更好地反映出时间序列本身的非线性变化特性,可为GPS高程时间序列分析提供可靠依据。