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[发明专利]一种解析-经验模态分解方法-CN201711049787.0有效
发明人：陈中柘;毛自荐;颜小刚;朱圆;王霄 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2017-10-31 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种解析‑经验模态分解方法，包括以下步骤：S1、通过经验模态分解方法对原始信号进行筛分，得到n个IMF分量以及1个残余量；S2、通过解析模态分解算法对IMF分量进行处理，然后按照一定的规则重构模态本发明针对经验模态分解存在的筛分终止准则问题，提出了基于有效数据段的筛分终止准则，针对模态混淆现象，提出了一种解析‑经验模态分解法，对发生模态混淆的模态再进行解析模式分解，最后重构这些模态。本发明的解析‑经验模态分解方法能够有效地抑制模态混淆现象，并且分解的时间较短，方法执行效率更高。
一种解析经验分解方法

[发明专利]一种分解参数自适应确定的互补集成经验模态分解方法-CN201810437764.5在审
发明人：王凤利 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2018-05-09 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种分解参数自适应确定的互补集成经验模态分解方法，本方法通过采用逐步增加集成平均次数m值和逐步增加幅值比值系数k的方式对原始信号进行互补集成经验模态分解，从而自适应地确定互补集成经验模态分解的最优分解参数，有效抑制模态混叠，可以对不同的原始信号自适应地确定不同的分解参数，保证了互补集成经验模态分解的分解精度和计算效率，使分解得到的内蕴模态分量更加准确、更有效地表征原始信号的物理意义。
经验模态分解分解原始信号参数自适应逐步增加自适应比值系数计算效率模态分量模态混叠物理意义有效抑制地表保证

[发明专利]基于自滤波变频经验模态分解获得时频分布的方法-CN201711488164.3有效
发明人：赵雅琴;张宇鹏;吴龙文;王昭;李锦江 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2017-12-29 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供基于自滤波变频经验模态分解获得时频分布的方法，属于信号处理技术领域，具体涉及获得时频分布的方法。本发明利用经验模态分解(EMD)和Teager变换得到时频分布的光谱图，利用经验模态分解自身滤波的特性，采用不断降频/升频的方法，抑制经验模态分解过程中产生的模态混叠的问题，获得较好的时频分布图。本发明解决了现有技术经验模态分解处理瞬时频率有交叉的多分量混合信号产生模态混叠，导致时频分布检测信号参数的精度较低的问题。本发明可用于信号的时频分析。
基于滤波变频经验分解获得分布方法

[发明专利]一种基于注意力机制的ME-MBiGRU短时交通流量预测方法-CN202111336233.5在审
发明人：张玺君;郝俊;张保琪;崔勇;聂生元;尚继洋;陈宣;张红;高玮军 -专利权人：兰州理工大学
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的ME‑MBiGRU短时交通流量预测方法，包括改进的集合经验模态分解、多层双向门控循环单元和注意力机制的组合模型，改进的集合经验模态分解简称MEEMD，MEEMD是一种基于排列熵的改进集合经验模态分解方法，该方法利用互补集合经验模态分解对含有噪声的时间序列进行分解，计算每一个分量的排列熵值，根据排列熵值Hp来确定数据中存在的异常值，并将其剔除；再对剩余的数据进行经验模态分解本发明公开的基于注意力机制的ME‑MBiGRU短时交通流量预测方法通过改进的集合经验模态分解对数据进行分解；为更加充分的提取交通流的时间特征，采用多层双向门控循环单元和注意力机制对模型进行训练。
一种基于注意力机制 me mbigru 交通流量预测方法

[发明专利]基于经验模态分解的激光雷达信号处理方法-CN200710020400.9无效
发明人：孙东松;周小林;沈法华;王邦新;夏海云;董晶晶;李颖颖 -专利权人：中国科学院安徽光学精密机械研究所
申请日： 2007-02-14 - 公布日： 2007-08-15 - 主分类号： G01S7/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于经验模态分解的激光雷达信号处理方法，属于激光雷达信号处理领域。针对激光雷达信号和经验模态分解方法的特点，结合信号的小波变换理论和统计检测理论，利用中心极限定理和莱以特准则对信号强度起伏的随机性进行检测；检测出的信号逆变部分视为信号的发展趋势保留不参与经验模态分解方法分解，其余部分则使用经验模态分解方法处理。
基于经验分解激光雷达信号处理方法

[发明专利]一种改进经验模态分解的船舶电力推进系统故障诊断方法-CN201810896226.2在审
发明人：胡红钱;施伟锋;卓金宝;谢嘉令 -专利权人：上海海事大学
申请日： 2018-08-08 - 公布日： 2019-01-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种改进经验模态分解的船舶电力推进系统故障诊断方法，包括如下步骤：获取船舶电力推进系统故障数据；将故障数据通过改进经验模态分解获取固有模态函数数据；针对不同部位获取固有模态函数数据进行RBF神经网络分析得到故障原因；其中改进经验模态分解流程如下：信号输入；利用余弦窗定义确定初始化参数△T；对原始数据两端通过遗传算法延拓；对数据加窗处理改善端点效应；对数据消除模态混叠的经验模态分解处理；截取固有模态函数数据。本发明所述一种改进经验模态分解的船舶电力推进系统故障诊断方法，其适合船舶推进系统故障非平稳、非线性、和多分量信号特征，从而提高故障信号分析能力。
经验模态分解船舶电力推进系统固有模态函数故障诊断改进故障数据船舶推进系统故障信号分析初始化参数端点效应故障原因模态混叠数据加窗数据消除信号输入信号特征遗传算法原始数据多分量余弦窗截取延拓分析

[发明专利]一种基于经验模态分解与改进变分模态分解的齿轮箱复合故障诊断方法-CN202010079459.0有效
发明人：王靖岳;李建刚 -专利权人：沈阳理工大学
申请日： 2020-02-04 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G01M13/021 文献下载
摘要：一种基于经验模态分解与改进变分模态分解的齿轮箱复合故障诊断方法，该方法包括以下步骤：获取目标齿轮箱的复合故障振动信号；利用经验模态分解方法对齿轮箱的振动信号进行自适应分解；针对经验模态分解时可能出现的虚假模态分量问题，利用能量法消除虚假模态；计算得到与原始信号相关性较大的模态分量并构成组合模态分量；提出采用包络熵与波形法相结合来对变分模态分解的模态个数k与惩罚因子α进行改进，并对组合模态分量进行分解；最后对变分模态分解得到的有限带宽模态分量进行包络解调分析
一种基于经验分解改进变分模态齿轮箱复合故障诊断方法

[发明专利]基于多维互补集合经验模态分解算法的无损检测方法-CN202310494587.5在审
发明人：张育中;李兆铭;李娟;董敬涛;舒双宝;张腾达 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G01N25/72 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多维互补集合经验模态分解算法的无损检测方法，构建所有的热图像数据三维矩阵，并将热图像数据三维矩阵转化为二维矩阵；对二维矩阵数据中的每一行进行互补集合经验模态分解，对分解后的图像按列进行互补集合经验模态分解；将分解后得到的图像按多维互补集成经验模态分解算法进行组合，获取缺陷图像部分，得到最清晰的图像。本发明通过行的模态分解与列的模态分解使用了热图像序列的时间信息与空间信息，能够全面反应缺陷信息；本发明适用性广，可以应用于任何热图像序列，不论是长脉冲加热还是涡流脉冲加热都具有适用性。
基于多维互补集合经验分解算法无损检测方法

[发明专利]结构化的经验模态分解的信号处理方法及其装置-CN201010000488.X有效
发明人：包舜华;曾千伦 -专利权人：财团法人工业技术研究院
申请日： 2010-01-11 - 公布日： 2010-07-21 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：结构化的经验模态分解的信号处理方法及其装置。本发明的实施例，在对一输入信号进行经验模态分解时，结合一人工辅助信号与输入信号以助极值的搜寻，并在每个迭代过程中进行降频处理以将消去人工辅助信号与模态收敛同时进行，以避免模态混迭的发生。再者，本发明的一实施例提出结构化的分解方式，先将信号分解成数目较少的「基础模态」。之后，再针对应用上的需要，针对一个基础模态分别进行「拓展模态」展开。在一实施例中，结构化的经验模态分解在适当的降频处理下所分解的模态与包络建构方式实质上无关，并能应用到多维信号分解。
结构经验分解信号处理方法及其装置

[发明专利]基于金字塔形的经验模态分解图像融合方法-CN200910076484.7有效
发明人：覃征;郑有志 -专利权人：覃征;郑有志
申请日： 2009-01-06 - 公布日： 2009-06-03 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开一种基于金字塔形的经验模态分解图像融合方法，包括，首先将输入的源图像分别经过金字塔形的经验模态分解方法分解成一系列具有高频特性的金字塔结构的细节图像组和一个具有低频特性的近似图像组；其次对分解后的细节图像和近似图像组进行融合；最后对融合后的细节图像和近似图像进行金字塔形的经验模态分解的逆变换，得到融合后的图像。其中，金字塔形的经验模态分解方法包括将待分解的图像进行一次经验模态分解，且分解成本征模型函数的图像和趋势图像；将趋势图像通过一次金字塔形分解生成近似图像和差异图像；将差异图像和本特征模型函数的图像相加得到细节图像本发明优点在于分解表示冗余度低，分解运算速度快，图像融合质量高。
基于金字塔经验分解图像融合方法

[发明专利]一种机械设备故障诊断方法及系统-CN202110941703.4有效
发明人：郎恂;刘淞华;何冰冰;陈启明;张榆锋;谢磊 -专利权人：云南大学
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G01M13/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种机械设备故障诊断方法及系统，该方法包括计算不同噪声幅值所对应的模态混沌指标，并选择最小的模态混沌指标所对应的噪声幅值作为最优噪声幅值；基于期望分解误差和最优噪声幅值计算最优总体平均次数；采用配置参数后的总体经验模态分解算法对振动信号进行分解，得到各个模态函数；配置参数后的总体经验模态分解算法为在总体经验模态分解算法的基础上，将添加的噪声的幅值设置为最优噪声幅值，将总体平均次数设置为最优总体平均次数后得到的总体经验模态分解算法；对各个所述模态函数进行包络解调谱分析，以提取目标机械设备的特征频率，进而对目标机械设备进行故障诊断。
一种机械设备故障诊断方法系统

[发明专利]均匀圆阵宽带波束形成方法及目标距离、方位检测方法-CN202211371346.3在审
发明人：殷冰洁;刘曲;邱前宝;石海泉 -专利权人：中国船舶重工集团公司七五0试验场
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G01S7/539 文献下载
摘要：本发明公开了一种均匀圆阵宽带波束形成方法及目标距离、方位检测方法,均匀圆阵宽带波束形成包括：先建立均匀圆阵宽带信号处理模型，接着将经验模态分解时间尺度滤波器与均匀圆阵相结合，引入经验模态分解到均匀圆阵中，对各子带信号进行经验模态分解分解，得到多组固态本征函数后，构造新的模态域数据矩阵，在模态域进行阵列波束形成，提高了干扰环境中的弱目标检测效果。该发明利用经验模态分解能加强信号局瞬特征、有效分解不同信号特征尺度的特点，有助于改善传统的自适应波束形成方法在信号导向矢量失配环境下性能下降及常规波束形成分辨力受限于“瑞利限”的问题。
均匀宽带波束形成方法目标距离方位检测

[发明专利]基于稀疏表示的地下隐藏裂缝填充物识别方法-CN201510918150.5在审
发明人：欧阳缮;尚朝阳;刘庆华;谢跃雷;晋良念;周丽军;刘威亚;顾坤良 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2015-12-11 - 公布日： 2016-05-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于稀疏表示的地下隐藏裂缝填充物识别方法，结合经验模态分解和小波分解提取特征的优点，先通过对不同地下裂缝填充物的回波信号进行经验模态分解，得到最优经验模态分量。再将原回波信号进行小波分解，得到最优小波分解系数。最后将最优经验模态分量和最优小波分解系数进行相关性分析，将与最优经验模态相关性大的最优小波分解系数作为新建过完备字典的基。
基于稀疏表示地下隐藏裂缝填充物识别方法

[发明专利]过采样下经验模态分解的归一化随机共振微弱信号检测-CN201610854012.X在审
发明人：贺利芳;曹莉;易甜;郝怡曼;张天骐;张刚 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2016-09-27 - 公布日： 2018-04-03 - 主分类号： G01D21/00 文献下载
摘要：本发明请求保护一种过采样下经验模态分解的归一化双稳双稳随机共振检测微弱信号方的法，属于信号处理技术领域。本发明将经验模态分解和归一化随机共振结合构成一个新系统。基于该系统的方法在对含噪信号进行经验模态分解的基础性上，叠加信号模态分量，进行参数归一化，使其满足随机共振小参数要求，送入随机共振系统，观察频谱图看到是否有明显尖峰，计算平均信噪比增益，在经验模态分解后信噪比有所增加本发明提出的过采样下经验模态分解的归一化双稳随机共振微弱信号检测，在实际应用中具有普遍意义，减少参数调节的复杂度以及解决大频率不满足随机共振的问题。
采样经验分解归一化随机共振微弱信号检测

[发明专利]一种心电信号的正交分析与重构方法-CN201810682068.0在审
发明人：杨志景;邝伟潮;凌永权;蔡念 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-06-27 - 公布日： 2018-12-14 - 主分类号： A61B5/0402 文献下载
摘要：本发明公开了一种心电信号的正交分析与重构方法，包括下述步骤：对心电信号进行经验模式分解，得到对应的固有模态函数；对固有模态函数进行标准化操作，即将每一个固有模态函数除以其对应的向量二范数，并以列向量的形式排列成一个矩阵；通过奇异值分解的方法得到完全正交的固有模态函数；使用最小二乘法找到心电信号在完全正交固有模态函数上的最佳投影；通过最佳投影还原心电信号。本发明是基于经验模式分解来对心电信号进行正交分析与精确重构，从而继承了经验模式分解的自适应性；与传统的经验模式分解技术相比，本发明所得到的固有模态函数是完全正交的，因此克服了传统经验模式分解存在的能量泄露问题
固有模态函数经验模式分解心电信号正交重构正交的对心投影矩阵奇异值分解最小二乘法传统经验模式分解能量泄露自适应性分析传统的列向量范数向量还原标准化继承

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