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[发明专利]超声导波质量检测方法、系统及其应用-CN202210362626.1在审
发明人：刘磊磊;徐跃冰;朱骏;王李昌;张绍和;朱文卿 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G01N29/07 文献下载
摘要：本发明公开了一种超声导波质量检测方法、系统及其应用，其中所述质量检测方法包括：采集检测中返回的超声波信号；通过改进的自适应噪声完备集合经验模态分解对该信号进行处理，获得信号分解后的固有模态函数，进而确定检测目标的质量情况
超声导波质量检测方法系统及其应用

[发明专利]X射线光栅多模态图像自适应融合方法、系统及装置-CN202311083848.0在审
发明人：徐月暑;田宗翰;匡翠方;陶思玮;柏凌;刘旭 -专利权人：浙江大学杭州国际科创中心
申请日： 2023-08-28 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开一种X射线光栅多模态图像自适应融合方法、系统与装置，方法包括：获取被测样品的吸收衬度图像、暗场衬度图像及微分相位衬度图像；并进行分解，得到对应的第一分解分量、第二分解分量及第三分解分量；分别进行融合前预处理，得到预处理后的结果；将预处理后的结果分别进行融合，得到第二融合经验模态分量和第二融合残差分量；进行细节增强处理得到第二增强经验模态分量，进行对比度增强处理得到第二增强残差分量；进行重建，并进行图像清晰度处理本发明解决了三种特征图像所反映的特征信息无法直接反映到统一结果之内的问题，融合后图像数据不受影响，具有直接在分解重建过程中进行图像降噪和增强的优势。
射线光栅多模态图像自适应融合方法系统装置

[发明专利]旋转机械的故障诊断方法及旋转机械的故障诊断装置-CN201810323450.2在审
发明人：王浩;李福东;王颖聪 -专利权人：中国神华能源股份有限公司;北京国华电力有限责任公司;神华国华（北京）电力研究院有限公司
申请日： 2018-04-12 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： G01M13/02 文献下载
摘要：本发明公开一种旋转机械的故障诊断方法，包括：获取旋转机械的故障振动信号；基于集合经验模态分解方法对故障振动信号进行分解以获得分解振动信号；基于分解振动信号获得分解振动信号的复杂度信息；对复杂度信息进行处理以生成分解振动信号的特征信息通过集合经验模态分解方法对旋转机械的故障振动信号进行分解和智能学习以快速获取旋转设备的故障信息，且获取过程可视性强，提升了故障诊断的精确性，加快了故障诊断速度，增强了故障诊断的可视性，提升了用户体验。
振动信号旋转机械故障诊断分解故障信息集合经验模态分解故障诊断装置复杂度信息特征信息可视性故障诊断结果快速获取旋转设备用户体验预设算法智能学习诊断分析

[发明专利]一种基于声发射信号的真空泵过载故障检测的方法-CN201810606154.3在审
发明人：李一博;刘悦;芮小博;綦磊;郑晓雷;沈慧 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-06-13 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： F04B51/00 文献下载
摘要：其包括建立真空泵信号采集系统；利用奇异值分解法对上述原始正常信号和原始过载信号进行去噪，得到去噪后的正常信号和过载信号；利用集合经验模态分解法对正常信号和过载信号进行经验模态分解；利用频域特征向量对支持向量机分类模型进行训练和测试和模式识别等步骤
真空泵声发射信号过载故障过载信号正常信号去噪检测集合经验模态分解支持向量机分类经验模态分解信号采集系统奇异值分解模式识别频域特征现场实验过载向量测试诊断

[发明专利]一种基于优化算法的最终效益混合储能优化容量配置比-CN202010541857.X在审
发明人：郑拓;陈才学;唐文东;章达 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2020-06-15 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：涉及到多个数学模型，改进后的SSA(樽海鞘群体优化算法)优化算法,集合经验模态分解等结合。具体步骤如下，首先对场景的确立即储能系统先后出力情况建立不同的数学模型；用集合经验模态分解将混频信号分解为高低频；搭配雨流计数法建立最终效益模型。
一种基于优化算法最终效益混合容量配置

[发明专利]基于图像特征的集合经验模态分解的高光谱图像分类方法-CN201810694287.0有效
发明人：涂兵;王锦萍;费洪燕;方乐缘;赵光哲;周承乐;何丹冰 -专利权人：湖南理工学院;湖南大学;北京建筑大学
申请日： 2018-06-29 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及基于图像特征的集合经验模态分解的高光谱图像分类方法，其步骤包括：S1、利用主成分分析算法对原始高光谱图像进行降维处理；S2、对得到的二十维主成分进行自适应全变分滤波，降低噪声的敏感度并获得粗轮廓特征；S3、利用集合经验模态分解将每个谱带分解为串行分量，在转换域中对于高光谱图像的特征进行进一步融合；S4、利用支持向量机分类器对处理后的图像进行最终分类。
基于图像特征集合经验分解光谱分类方法

[发明专利]一种基于EEMD的湿式球磨机负荷参数集成建模方法-CN201410129347.6在审
发明人：赵立杰;杨红伟;冯雪;王国刚;汪滢;袁德成 -专利权人：沈阳化工大学
申请日： 2014-04-02 - 公布日： 2014-07-02 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：一种基于EEMD的湿式球磨机负荷参数集成建模方法，涉及一种磨矿生产过程参数测量方法，本发明涉及了一种基于集合经验模态分解的湿式球磨机负荷参数集成建模方法，该方法是基于集合经验模态自适应分解非线性非平稳筒体振动、振声信号本征模态函数（IMFs）及其频谱，利用区间偏最小二乘（iPLS）方法提取获取反映球磨机负荷参数变化的本征模态函数局部频谱特征，与电流信号融合，基于极限学习机（ELM）方法建立磨矿浓度、填充率和料球比磨机负荷参数集成模型
一种基于 eemd 球磨机负荷参数集成建模方法

[发明专利]脑血氧检测的信号处理方法系统-CN201611266544.8在审
发明人：吴凯;戴亚康;佟宝同;赵凌霄;刘燕 -专利权人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
申请日： 2016-12-31 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： A61B5/1455 文献下载
摘要：包括步骤采集未被脑组织血红蛋白吸收的模拟式的光密度电流信号，对模拟式的所述光密度电流信号进行一级处理，输出数字式的光密度电压信号；对所述光密度电压信号进行二级处理以去噪；其中，所述二级处理包括以下步骤对所述光密度电压信号进行改进的总体完备经验模态分解，输出所有模态分量；对每个模态分量进行排列熵计算，选择阈值，进行信号重构。本发明以改进的总体完备经验模态分解和排列熵结合的方式对光密度电压信号去噪，有效降低了基线漂移和高频噪声的影响，提高了数据的精确度。
脑血氧检测信号处理方法系统

[发明专利]一种针对白车身焊接设备的缓变微小故障检测方法-CN201910508715.0有效
发明人：李波;万全琛 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-06-13 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G01M13/00 文献下载
摘要：将小波阈值去噪和经验模态分解相结合，有效消除了经验模态分解中存在的模态混叠和虚假模态分量的问题，并去除了生产线信号中的背景噪声；使用随机共振有效提升了故障信号的幅值，提高了故障信号的信噪比。
一种针对车身焊接设备微小故障检测方法

[发明专利]一种基于窗口叠加算法的经验模态分解失稳判定方法-CN202310402833.X有效
发明人：陈劼;谢飞;于广元;相恒超;叶巍 -专利权人：中国航发四川燃气涡轮研究院
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F18/21 文献下载
摘要：本发明属于航空发动机控制系统领域，具体涉及一种基于窗口叠加算法的经验模态分解失稳判定方法。本发明通过对压缩部件后的脉动总压/静压信号分窗口进行经验模态分解计算，获取多层本征模态函数，并对各层本征模态函数进行窗口叠加，得到多层信号，判断其中符合失稳特征的信号并计算其一段时间内的幅值并除以最底层信号的平均值
一种基于窗口叠加算法经验分解失稳判定方法

[发明专利]基于SVD和CEEMDAN的故障轴承诊断方法-CN202110594638.2在审
发明人：王林军;刘洋;李立军;徐洲常;蔡康林 -专利权人：三峡大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明涉及基于SVD和CEEMDAN的故障轴承诊断方法，包括：采集轴承振动信号；计算时频分布，初步判断轴承是否产生故障；对原始故障轴承信号进行奇异值分解去噪重构；对初步降噪信号进行自适应噪声完备集合经验模态分解，得到多个本征模态分量；计算各个本征模态分量与原信号之间的KL散度，剔除无效分量；对有效本征模态分量进行重构；对重构信号进行自相关去噪，再对其画包络谱，提取清晰的故障特征频率，诊断轴承故障类型。本发明利用奇异值分解去噪后重构，进行模态分解，并剔除无效分量，再利用重构信号的包络谱进行故障诊断，有效提高了轴承故障诊断的准确性；本发明消除了模态混叠，极大地降低了计算资源的消耗，提高了信号分解效率。
基于 svd ceemdan 故障轴承诊断方法

[发明专利]热压机到寿预测方法及系统-CN202310234297.7在审
发明人：张伟;徐嘉文;张焰臣 -专利权人：合肥国轩高科动力能源有限公司
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明公开一种热压机到寿预测方法及系统，方法包括S1、采集热压机的实时运行数据作为待处理数据；S2、在所述待处理数据中加入白噪声，得到待分解信号；S3、对所述待分解信号进行经验模态分解，并对模态分解结果求平均，得到本征模态分量；S4、计算所述待处理数据去除所述本征模态分量后得到的残差信号，将所述残差信号作为待处理数据执行所述步骤S2～S3，直至获得的残差信号为单调函数，确定本征模态分量数量；S5、基于所述本征模态分量数量对所述实时运行数据进行分解后
热压机到寿预测方法系统

[发明专利]高层建筑风压短期预测方法、异常数据补全方法及装置-CN202110927781.9在审
发明人：陈增顺;华建民;袁晨峰;付军;张利凯;黄乐鹏;薛暄译 -专利权人：重庆大学
申请日： 2021-08-13 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种高层建筑风压短期预测方法、异常数据补全方法及装置，包括采集高层建筑的历史风压数据，并采用经验模态分解算法将所述原始风压数据序列分解成多个IMF分量和一个RES分量；将分解得到的IMF分量输入神经网络模型中进行迭代训练，优化模型参数，得到训练好的BiGRU神经网络模型；采集高层建筑的实时风压数据，将实时风压数据输入训练好的BiGRU神经网络模型中，通过BiGRU神经网络模型得到高层建筑的风压预测数据；本发明基于经验模态分解算法与BiGRU模型实现，将分解后的IMF分量输入到BiGRU深度神经网络模型中，风压预测数据的预测精度高，能够准确评估高层建筑的表面风压。
高层建筑风压短期预测方法异常数据装置

[发明专利]基于组合特征提取的脑电情感识别方法-CN201611199739.5在审
发明人：张永;吉晓敏 -专利权人：辽宁师范大学
申请日： 2016-12-22 - 公布日： 2017-06-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于组合特征提取的脑电情感识别方法，根据各脑电情感数据通道的功率谱密度估计值，选择功率谱密度估计值较高的道为特征提取通道；基于经验模态分解进行脑电情感特征提取，经验模态分解后得到一系列固有模态函数，计算它们的方差贡献率，并选取累计方差贡献率到达预设阈值的前k个固有模态函数；计算这k个固有模态函数的样本熵；基于样本熵值构造特征向量，从而形成一个特征向量集；将脑电情感数据数据划分为多个类别，借助支持向量机进行脑电情感的识别
基于组合特征提取情感识别方法

[发明专利]基于经验模态分解改进的乘性噪声去除技术-CN201810224511.X在审
发明人：焦卫东;杨志强 -专利权人：浙江师范大学
申请日： 2018-03-19 - 公布日： 2018-08-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于经验模态分解改进的乘性噪声去除技术，其特征在于，该技术包括如下步骤：1)谐波信号及其同态变型的噪声能量分布特性分析；2)本征模函数幅值滤波阈值准则的调整；3)“基‑2”同态变换预处理；4)基于经验模态分解的信号去噪处理；5)基于去噪本征模函数分量的信号重构；6)基于“基‑2”同态逆变换的去噪观测信号后处理。
经验模态分解去噪乘性噪声去除本征模函数分量预处理本征模函数后处理分布特性观测信号谐波信号信号去噪信号重构噪声能量阈值准则变型逆变换滤波改进分析