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[发明专利]一种胎心音处理方法及其处理装置-CN201710659154.5有效
发明人：余国义;康帅灵;郑加章 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2017-08-04 - 公布日： 2019-12-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种胎心音处理方法及处理装置，方法包括：获得胎心音数据和噪声数据；对胎心音数据和噪声数据进行经验模态分解获得胎心音固有模态分量序列和噪声固有模态分量序列；根据胎心音固有模态分量序列和噪声固有模态分量序列获得处理后固有模态分量序列；提取处理后固有模态分量序列中各处理后固有模态分量的瞬时频率，并将瞬时频率在20Hz～200Hz的处理后固有模态分量进行叠加处理获得合并固有模态分量；对合并后固有模态分量进行降噪处理获得心跳波形，通过提取合并固有模态分量中第一心音特征和第二心音特征得到胎心率
一种心音处理方法及其装置

[发明专利]一种基于CEEMDAN和深度学习的信号去噪方法-CN202211551226.1在审
发明人：邵诗逸;岳凡;常国梅;刘洋;赵红品;武治江;王亚荣 -专利权人：无锡赛思亿电气科技有限公司
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G10L21/0208 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CEEMDAN和深度学习的信号去噪方法，通过对信号f(t)进行CEEMDAN分解，以获取固有模态函数分量imfh(t)和残差分量r(t)；然后将固有模态函数分量imfh(t)分量划分为噪声固有模态函数分量、混合固有模态函数分量和信号固有模态函数分量；丢弃噪声固有模态函数分量，并对混合固有模态函数分量进行去除噪声处理，最后进行信号的重构，将去除噪声的混合固有模态函数分量、信号固有模态函数分量和残差进行信号重构，得到去噪后的信号。本发明将信号经CEEMDAN分解产生的固有模态函数分量分成三类，对不同类型的固有模态函数分量采用不同的处理方法，既提高了处理速度，又提高去噪的效果。
一种基于 ceemdan 深度学习信号方法

[发明专利]基于小波熵与EEMD的故障特征自适应提取方法-CN202011215620.9在审
发明人：戴伟;朱恋蝶;罗桂秀;沈小文;曹誉 -专利权人：南京晨光集团有限责任公司;北京航空航天大学
申请日： 2020-11-04 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小波熵和EEMD的故障特征自适应提取方法，包括：利用集合经验模态分解对采集到的机械产品运行历史信号进行固有模态分解；计算分解得到的固有模态函数分量的小波能量熵；提取含有复杂信息最多的固有模态函数分量；对提取的固有模态函数分量进行小波阈值降噪；将降噪后的固有模态函数分量进行重组。本发明利用小波能量熵自适应确定能量信息最多的固有模态函数分量，从而能够不依赖经验与试验地完成固有模态函数的自适应筛选，快速提取出故障特征频段。
基于小波熵 eemd 故障特征自适应提取方法

[发明专利]一种基于修正小波阈值的经验模态分解去噪方法-CN201410099495.8有效
发明人：李伯全;贺鹏飞;张西良 -专利权人：江苏大学
申请日： 2014-03-18 - 公布日： 2017-01-25 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于修正小波阈值的经验模态分解去噪方法。首先，对原始信号进行经验模态分解，获得有限个频率从高到低的固有模态分量一和一个余项；然后计算每个固有模态分量一的平滑度；然后运用小波阈值方法计算每个固有模态分量一的阈值；根据平滑度和固有模态分量一序列号修正小波方法计算获得的阈值；使用修正后的阈值对每个固有模态分量一进行软阈值处理获得固有模态分量二；最后，重构固有模态分量二获得去噪后的信号。
一种基于修正阈值经验分解方法

[发明专利]爆破振动信号降噪方法及系统-CN202211312688.8在审
发明人：周子龙;张金坤;潘荣建;陈璐;程瑞山;王培宇 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06F18/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种爆破振动信号降噪方法及系统，其通过CEEMDAN对原始含噪爆破振动信号进行分解，并以相关系数阈值对每一个固有模态函数分别进行有效振动和噪声分类，分别重构得到主要固有模态函数分量和次要固有模态函数分量；进一步对主要、次要固有模态函数分量分别进行多种分解层级的小波包阈值降噪并排列组合，获取得到降噪效果最优时的主要固有模态函数分量分解层级和次要固有模态函数分量分解层级；基于相应的最优分解层级分别对主要、次要固有模态函数分量进行降噪，将降噪后的主要、次要固有模态函数分量重构为高精度爆破振动降噪信号；从而在有效降低爆破振动信号中噪声成分的同时，最大限度的保留了原始信号中的有效特征。
爆破振动信号方法系统

[发明专利]一种电动汽车充电负荷预测方法及装置-CN202310820835.0在审
发明人：李承汉;廖一璞;孙可;刘剑;顾益磊;朱磊;刁瑞盛;孙荣家;张志鹏;孔锋峰;姜昀芃;姜昱昀;卫炜;汤凯骏;朱苑祺;罗曼;郑夏晖 -专利权人：国网浙江省电力有限公司;浙江大学;国网浙江省电力有限公司杭州市萧山区供电公司
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明公开一种电动汽车充电负荷预测方法及装置，包括：通过变分模态分解方法对时间序列进行分解得到第一固有模态分量以及剩余残差分量；通过自适应噪声完备集合经验模态分解方法对剩余残差分量进行分解，得到第二固有模态分量；计算第二固有模态分量的样本熵，并将样本熵的值相似的第二固有模态分量合并得到高频、中频以及低频分量；通过双向长短期记忆网络对第一固有模态分量和高频、中频以及低频分量进行预测，得到第一预测结果和第二预测结果本发明对时间序列进行两阶段的分解，实现更细粒度的剩余分量分解，从而消除电动汽车充电行为随机性对预测模型有效性的限制，提高了电动汽车充电负荷预测结果的准确性。
一种电动汽车充电负荷预测方法装置

[发明专利]一种用于桥梁结构监测的数据降噪方法及系统-CN201910832806.X有效
发明人：刘祥磊;王辉;刘子奇;袁田玉阁;蔡迪 -专利权人：北京建筑大学
申请日： 2019-09-04 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该方法包括获取原始观测信号；将原始观测信号进行极点对称模态分解，得到分解固有模态分量和残差分量；采用盲源分离算法对分解固有模态分量和残差分量进行分离，得到分离信号；对分离信号进行频域转换，得到频域转换结果，根据频域转换结果中的噪声频率得到噪声分量；去除噪声分量，并对分解固有模态分量和残差分量进行逆向重构，得到重构信号分量；计算分解固有模态分量和原始观测信号的斯皮尔曼系数，确定预设阈值；根据预设阈值，将重构信号分量进行累加本发明实施例通过将模态分解和盲源分离相结合，有效实现对桥梁监测数据进行分解、去噪和重构。
一种用于桥梁结构监测数据方法系统

[发明专利]一种改进雷达信号时频分析方法-CN201910460524.1有效
发明人：陈锟山;潘方博;鞠志远;卢涵宇;袁咏仪;张旭 -专利权人：六盘水三力达科技有限公司
申请日： 2019-05-30 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进雷达信号时频分析方法,包括以下步骤：S1：对信号进行基于改进经验模式分解算法的信号分解操作，得到一系列相互正交的固有模态函数分量和一个剩余分量Res(t)，其中t为信号时长；S2：对得到的固有模态函数分量进行筛选，剔除无效的固有模态函数分量，得到有效的固有模态函数分量；S3：对得到的各固有模态函数分量进行Hilbert变换，使各个基本模态分量转变为解析信号；S4：对有效的固有模态函数分量分别进行基于重排平滑伪维格纳‑维尔分布算法的时频分析，得到重排平滑伪维格纳‑维尔分布算法的时频分析处理后的分析结果；解决了以往方法中对单分量非线性信号的参数估计精度低，多分量非线性信号的参数分离和估计精度低的问题。
一种改进雷达信号分析方法

[发明专利]一种风电场短期风速预测方法和系统-CN201510434388.0有效
发明人：黄宇;王佳荣 -专利权人：华北电力大学(保定)
申请日： 2015-07-15 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种风电场短期风速预测方法和系统，方法包括：识别并按照第一预设变换分解当前含噪风速混沌时间序列，得到多个固有模态函数分量；构建针对各固有模态函数分量的预设参数，调用预设算法对所述预设参数进行估计，得到参数集；基于所述参数集更新所述各固有模态函数分量，并选取与各最新固有模态函数分量匹配的方案集和属性集；对所述各最新固有模态函数分量进行预测，并依据预设准则计算各最新固有模态函数分量相应的最优多属性决策预测值
一种电场短期风速预测方法系统

[发明专利]一种基于组合模型的风速预测方法及系统-CN202110772591.4有效
发明人：王旭光;张可;苏杰;任欢 -专利权人：华北电力大学（保定）
申请日： 2021-07-08 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于组合模型的风速预测方法及系统，涉及风力发电风速预测领域，该方法包括：采集历史风速数据，构建原始风速数据集；利用变分模态分解算法将所述原始风速数据集的风速时间序列分解为N个模态分量；所述N个模态分量包括K个固有模态分量和1个残余分量；将各个所述模态分量分别单独输入到预先训练好的改进Transformer模型中进行预测，得到所述固有模态分量的预测结果和所述残余分量的预测结果；将所述固有模态分量的预测结果和所述残余分量的预测结果进行叠加通过将变分模态分解法和Transformer模型进行组合，可有效提升风速预测的准确性和可靠性。
一种基于组合模型风速预测方法系统

[发明专利]一种用于时变重力场的EMD滤波方法及系统-CN202011553563.5在审
发明人：常克武;艾尚校;肖云;任飞龙 -专利权人：长安大学;中国人民解放军61540部队;西安航天天绘数据技术有限公司
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该用于时变重力场的EMD滤波方法包括：获取等效水高数据；等效水高数据是由时变重力场模型数据计算得到的；对等效水高数据按纬度带分别进行经验模态分解，得到有限个固有模态函数分量和一个残余分量；计算等效水高数据与各固有模态函数分量之间的互相关系数；将所有互相关系数中第一个局部极小值点对应的固有模态函数分量确定为混叠模态分量；基于混叠模态分量之后的固有模态函数分量与残余分量进行重构，得到去噪后的等效水高数据。
一种用于重力场 emd 滤波方法系统

[发明专利]一种自适应分类的多径误差提取方法及装置-CN202110487437.2有效
发明人：李婉清;朱祥维;宋江波;陈卓越 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G01S19/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应分类的多径误差提取方法及装置，通过获取存在噪声的多径误差源数据；对所述多径误差源数据实施集合经验模态分解，获取所述多径误差源数据对应的一组固有模态函数分量；对所述一组固有模态函数分量进行希尔伯特变换获得所述一组固有模态函数分量的瞬时频率；根据频率特性对所述一组固有模态函数分量进行分类，对所述瞬时频率满足分类要求的所有固有模态函数分量进行累加求和计算，获得所述多径误差源数据对应的多径误差序列。
一种自适应分类误差提取方法装置

[发明专利]基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法-CN201510524994.1有效
发明人：崔永谦;王姣;周从安;曹文俊;肖阳;田建章;高园;李名;吕德胜;王亚;周兴海;姚欢;吴国琼;叶秋焱 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2015-08-25 - 公布日： 2018-10-16 - 主分类号： G01V1/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法，属于油气物探工程领域。该方法包括以下步骤：(1)将原始信号数据分别加入一对正白噪声和负白噪声；(2)使正白噪声混合信号和负白噪声混合信号分别进行经验模态分解；(3)计算正白噪声混合信号固有模态函数分量集合和负白噪声混合信号固有模态函数分量集合均值；(4)对每一个固有模态函数分量均值进行能量补偿；(5)将所有经过能量补偿后的固有模态函数分量均值进行叠加获得通过能量补偿的地震剖面。本发明提供的基于互补集合经验模态分解的地震能量补偿方法利用互补集合经验模态分解的分频特征，对不同频率成分含量的固有模态函数分量分别采用自动增益控制法进行能量补偿。
基于互补集合经验分解地震能量补偿方法

[发明专利]基于CEEMD和区间阈值的肌电消噪方法-CN201811603088.0在审
发明人：席旭刚;章燕;石鹏;袁长敏;杨晨;范影乐;罗志增 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2018-12-26 - 公布日： 2019-04-09 - 主分类号： A61B5/0488 文献下载
摘要：首先用互补集合经验模态分解对表面肌电信号进行分解得到固有模态函数分量。然后通过分量相关分析选择合适的固有模态函数分量，对每个被选择的固有模态函数分量进行改进区间阈值处理。最后，信号由处理后的固有模态函数分量和未被改进区间阈值处理的固有模态函数分量进行信号重构，得到去噪后的信号。本发明在信号处理方面具有自适应性，适合于非线性、非平稳表面肌电信号的分析，能够减少由于模态混叠带来的不利影响，并且尽可能多的保留了信号中有用的信息，减少了噪声带来的影响，其结果不仅提高了信噪比，同时提高了识别率
固有模态函数分量表面肌电信号阈值处理肌电消噪集合经验模态分解模态混叠信号处理信号重构自适应性识别率信噪比去噪噪声改进分析分解保留应用

[发明专利]基于CEEMD与改进小波阈值的表面肌电信号消噪方法-CN201910285085.5在审
发明人：杨晨;石鹏;袁长敏;章燕 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2019-04-10 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： A61B5/0488 文献下载
摘要：首先用互补集合经验模态分解对表面肌电信号进行分解得到固有模态函数分量。然后通过分量相关分析选择合适的固有模态函数分量，对每个被选择的固有模态函数分量进行改进小波阈值处理。最后，信号由被改进小波阈值处理后的固有模态函数分量和未被改进小波阈值处理的固有模态函数分量进行信号重构，得到去噪后的信号。本发明在信号处理方面具有自适应性，适合于非线性、非平稳表面肌电信号的分析，能够减少由于模态混叠带来的不利影响，并且尽可能多的保留了信号中有用的信息，减少了噪声带来的影响，实验证明，本发明提出的肌电信号去噪方法比其他去噪方法具有更好的效果
固有模态函数分量表面肌电信号小波阈值处理去噪改进消噪小波集合经验模态分解肌电信号模态混叠信号处理信号重构自适应性噪声分析分解保留

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