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[发明专利]基于数据处理的水产品品质评价方法及系统-CN202310934328.X在审
发明人：郑银地;郑武畅 -专利权人：广东海昌沅国通食材有限公司
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：获得原始光谱信号经验模态分解时第一个分量信号和第一个残差信号，确定信号段，获得均值信号，根据信号段中残差信号与均值信号的斜率获得模态混叠概率，筛选出目标信号段，根据每个目标信号段的分解程度和极值点密度获得模态混叠程度，构建目标函数，根据目标函数在噪声迭代过程中的迭代结果筛选最优加噪强度，根据最优加噪强度对原始光谱信号进行加噪，重新进行经验模态分解并重组，获得高质量的光谱信号以及评价结果。本发明消除了经验模态分解过程中的模态混叠问题，获得去噪效果更好的高质量的光谱信号，提高了水产品品质评价结果的可信度。
基于数据处理水产品品质评价方法系统

[发明专利]基于生成对抗网络的超短期光伏功率预测方法-CN202110718462.7在审
发明人：潘博;董金镛;陈健;刘刚;齐世强 -专利权人：嘉兴国电通新能源科技有限公司;北京国电通网络技术有限公司;国网信息通信产业集团有限公司;山东大学
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的超短期光伏功率预测方法，包括生成对抗网络和半监督回归环节，其中生成对抗网络部分以模拟生成样本，判断真假为目标，建立包括采用自适应噪声的完备经验模态分解进行原始时间序列分解本发明方法不仅解决了传统人工神经网络样本不足的问题，提高了生成对抗网络的泛化能力，同时降低了传统经验模态分解所带来的模态混叠问题的影响，及集合经验模态分解在加入白噪声后分解失去完备性、产生重构误差的问题
基于生成对抗网络短期功率预测方法

[发明专利]车辆动态轴重衡称重信号的自适应滤波方法-CN200710018456.0有效
发明人：盖广洪;吕小俊;张伟 -专利权人：中国航天科技集团公司第四研究院第四十四研究所
申请日： 2007-08-10 - 公布日： 2008-01-16 - 主分类号： G01G19/03 文献下载
摘要：它采用零相位偏移低通滤波对原始轴重信号进行处理，消除了白噪声干扰、抑制了轴重信号在低通滤波过程中的相位失真；它又用寻找轴重信号极值点均值方法对原始称重信号进行优化截取，较好地抑制了称重信号中的重力冲击干扰；最后本发明又用经验模态分解法对称重信号进行分解，同时在经验模态分解中采用端点延拓法消除了端点效应，有效地抑制了虚假模态的产生，使分解出的结果比较真实，通过经验模态分解，消除了车辆动态载荷引起的低频干扰，得到了真实的轴重信号。
车辆动态轴重衡称重信号自适应滤波方法

[发明专利]一种面向多媒体医疗设备组网通信的网络流量异常检测方法-CN201910982042.2在审
发明人：蒋定德;刘恒;齐盛;王雨晴 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-10-16 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明根据上述改进的经验模态分解方法，利用多样条函数克服了单样条函数的局限性。并根据上述经验模态分解过程得到最优固有模态函数分量。网络流量被分解为多个窄带信号，这些信号表现出更详细的网络流量特征。其次，利用经验模式分解方法将这些窄带信号划分为不同尺度，时间和时频域的固有模式函数。本发明计算了这些不同尺度下固有模函数的光谱峰度值，以去除经验模式分解的错误成分。
一种面向多媒体医疗设备组网通信网络流量异常检测方法

[发明专利]一种基于交叉熵的水电机组振动信号降噪方法及系统-CN202211088903.0在审
发明人：王斌;张文静;吴凤娇;陈帝伊;任晟民;徐哲熙 -专利权人：西北农林科技大学
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于交叉熵的水电机组振动信号降噪方法及系统，涉及信号处理技术领域，包括以下步骤：利用经验模态分解法对原始振动信号进行分解处理，获得若干模态分量；计算若干模态分量与所述原始振动信号的交叉熵并计算阈值，筛选有效分量；利用奇异值分解法对所述有效分量进行二次降噪，得到二次降噪后的分量；将所述二次降噪后的分量进行重构，得到降噪后的振动信号。本发明结合经验模态分解法、奇异值分解法对振动信号进行降噪处理，具有一定的鲁棒性，可避免信号中有效信息的损失。
一种基于交叉水电机组振动信号方法系统

[发明专利]一种EMD端点效应抑制方法及系统-CN201611238067.4有效
发明人：张宝;魏东梅;杨涛;陶栩;叶卫东;庞毅飞;卞长智 -专利权人：四川中烟工业有限责任公司;西南科技大学
申请日： 2016-12-28 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：从原始信号中提取出与目标特征波形相似的所有相似波形，得到N个相似波形；其中，N为正整数；从原始信号中提取出每个相似波形对应的端点波形，得到相应的N个端点波形；对N个端点波形求平均，得到相应的平均波形；从平均波形中提取出延拓波形，并对延拓波形进行经验模态分解，得到相应的各个模态分量。本申请对经验模态分解的端点效应进行了更加有效的抑制。另外，本申请还公开了一种EMD端点效应抑制系统以及经验模态分解系统。
一种 emd 端点效应抑制方法系统

[发明专利]基于经验模态神经网络的混沌时间序列预测方法-CN201610014226.6在审
发明人：文元美;李小红;钟鸿科 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2016-01-11 - 公布日： 2016-06-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于经验模态神经网络的混沌时间序列预测方法，属于混沌时间序列预测领域。包括如下步骤：1）混沌时间序列混沌特性的判别；2）混沌时间序列数据预处理；3）混沌时间序列相空间重构；4）构建经验模态神经网络并训练经验模态神经网络模型；5）利用经验模态神经网络对混沌时间序列进行预测。本方法相比传统混沌时间序列预测方法而言，增强了预测模型的自适应能力，能根据数据集本身特点自适应地构造经验模态神经网络隐含层激励函数，而无需任何激励函数的选择，同时将序列进行经验模态分解的分量个数作为经验模态神经网络隐含层层数
基于经验神经网络混沌时间序列预测方法

[发明专利]基于最小均方经验模态分解的轴承故障信号降噪方法-CN202011505543.0在审
发明人：王广斌;程欢珂;王腾强;王平;李学军;宾光富;吕莹 -专利权人：岭南师范学院
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于最小均方经验模态分解的轴承故障信号降噪方法，包括以下步骤：1)将采集的轴承信号用CEEMDAN方法分解，将信号分解到不同的模态空间；2)将不同模态的IMF分量作为归一化自适应滤波的源信号，添加高斯白噪声作为期望信号，采用归一化自适应滤波方法对不同模态的IMF分量进行滤波，其源信号与输出信号的差值即为自适应滤波后的IMF分量；3)对滤波后的各模态IMF分量进行重构。本发明将归一化最小均方完全集合经验模态分解应用于轴承故障信号的降噪，步骤简单、易于实现，能够有效消除轴承故障信号的噪声，增强故障特征信息，提高信号信噪比。
基于最小经验分解轴承故障信号方法

[发明专利]变压器油温预测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202211047457.9在审
发明人：蒋文辉;席禹;于力;梁博;程凌森;赵亮;周波;陈波;蒋愈勇;李凡;陈煜敏;王玉龙;孔祥伦 -专利权人：南方电网数字电网研究院有限公司
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：通过基于经验模态分解算法分解已知油温序列，得到已知油温序列对应的多个内涵模态分量以及残差分量，由目标长短期记忆人工神经网络基于多个内涵模态分量和残差分量输出包含多个第一预测分量的预测内涵模态分量和包含多个第二预测分量的预测残差分量，根据多个预测内涵模态分量和预测残差分量，得到待预测变压器的油温预测结果。相较于传统的通过模糊模型进行预测的方式，本方案通过经验模态分解算法将已知油温序列分解成多个内涵模态分量和残差分量，基于神经网络对每个内涵模态分量和残差分量进行预测得到待预测变压器的油温预测结果，提高了油温预测的效率
变压器预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于优化经验模态分解的短期天然气负荷预测方法-CN201811346703.4在审
发明人：乔伟彪;唐兴华;刘德绪;银永明;仝淑月;尚德彬;龚金海;王利畏;胡纪军;孙冲 -专利权人：中石化石油工程技术服务有限公司;中石化中原石油工程设计有限公司
申请日： 2018-11-13 - 公布日： 2019-02-19 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于天然气负荷预测方法技术领域，特别涉及基于优化经验模态分解的短期天然气负荷预测技术。从城市天然气门站采集数据，首先，采用高斯加权移动平均滤波器对采集的数据进行平滑处理，应用优化经验模态分解算法，即集成经验模态分解算法，对处理后的数据进行分解，对分解出来的若干个IMF(基本模式分量)和趋势项进行归一化处理
天然气负荷预测预测结果最小二乘支持向量机经验模态分解算法经验模态分解优化滤波器短期负荷预测加权移动平均城市天然气归一化处理粒子群优化分解采集数据基本模式平滑处理预测技术高斯重构采集天然气应用

[发明专利]一种基于经验模态分解的网络流量异常检测方法-CN201710442621.9在审
发明人：汪文勇;吴绍炜;向渝;张翔引 -专利权人：电子科技大学;成都奥特为通讯有限公司
申请日： 2017-06-13 - 公布日： 2017-11-03 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于经验模态分解的网络流量异常检测方法，用于完成网络流量的异常检测,该方法包括步骤(1)基于经验模态分解预处理单列特征流量；(2)基于主成分分析和经验模态分解预处理多列特征流量；(3)基于检测窗口的方差异常检测
一种基于经验分解网络流量异常检测方法

[发明专利]基于相关分析与经验模分解的捷联式重力仪误差矫正方法-CN201710152576.3有效
发明人：吴美平;王明皓 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2017-03-15 - 公布日： 2018-09-18 - 主分类号： G01V7/06 文献下载
摘要：本发明属于重力测量领域，公开了基于相关分析与经验模分解的捷联式重力仪误差矫正方法。通过等效带通滤波器研究相应频段内的重力仪误差以提高方法的精度，利用经验模分解得到测量结果的本征模态分量，利用本征模态分量与伪比力的相关性来进行误差分离，并且利用迭代的方式避免经验模分解中的模态混叠，本发明在不影响捷联式航空重力测量分辨率的情况下提高了捷联式航空重力测量的精度
基于相关分析经验分解捷联式重力误差矫正方法

[发明专利]经验模态分解剩余信号特征的滚动轴承故障智能识别方法-CN201910298913.9有效
发明人：刘永葆;李俊;余又红;贺星 -专利权人：中国人民解放军海军工程大学
申请日： 2019-04-15 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明经验模态分解剩余信号特征的滚动轴承故障智能识别方法，所述方法是结合经验模态分解剩余信号的能量特征和振动信号的时域特征，利用遗传算法优化支持向量机参数的网络模型进行滚动轴承故障模式进行智能识别。本发明结合了经验模态分解剩余信号的能量特征和振动信号的时域特征，利用遗传算法优化支持向量机参数的网络模型用于轴承故障诊断，实验结果表明在小样本情况的基础上，能够更加精准地识别滚动轴承的故障类型，为滚动轴承故障的模式识别和智能诊断提供了帮助
经验分解剩余信号特征滚动轴承故障智能识别方法

[发明专利]基于经验模态分解的局部放电数据去噪方法和系统-CN202010730632.9在审
发明人：黄雪莜;熊俊;张宇;张浩宁;余伟洲 -专利权人：广东电网有限责任公司广州供电局
申请日： 2020-07-27 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于经验模态分解的局部放电数据去噪方法，其包括步骤：(1)获取电力设备的局部放电信号(2)根据经验模态分解上述信号自相关函数和阈值，对其进行去噪，得到去噪后有效局部放电信号固有模态函数分量(3)对去噪后固有模态函数分量进行重构，得到去噪局部放电数据。本发明还公开了一种去噪系统，包括：局部放电数据平台，其存储有电力设备局部放电信号；处理模块，其从局部放电数据平台获取电力设备局部放电信号，并进行处理步骤：(1)根据经验模态分解局部放电信号自相关函数和阈值，对局部放电信号去噪，得到去噪后有效局部放电信号的固有模态函数分量(2)对去噪后固有模态函数分量进行重构，得到去噪局部放电数据。
基于经验分解局部放电数据方法系统

[发明专利]一种基于级联经验模态分解齿轮故障诊断方法-CN201610012425.3有效
发明人：任彬;杨绍普;乔卉卉;郝如江;庄珊娜 -专利权人：石家庄铁道大学
申请日： 2016-01-11 - 公布日： 2018-05-01 - 主分类号： G01M13/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于级联经验模态分解齿轮故障诊断方法，其步骤采用振动传感器对齿轮故障工况进行监测，并采集齿轮故障工况振动信号；将采集到的振动信号采用多级经验模态分解方法进行故障信号局部特征提取，获取本征模态函数对得到的本征模态函数进行功率谱分析，提取本征模态函数分量IMF的混合单频信息，并判断其是否发生了模态混叠状态；对获得的混叠模态信号IMFj增加辅助信号，以得到新的混合信号；对得到的混合信号初始化，循环直到分解出的所有本征模态函数无模态混叠现象；对最后获得的无模态混叠现象的本征模态函数进行功率谱分析，获取故障特征频率。
一种基于级联经验分解齿轮故障诊断方法