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[发明专利]一种改进的经验模态分解处理方法-CN201410176546.2在审
发明人：张寿明;司莉;毕贵红;原天龙 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2014-04-29 - 公布日： 2014-08-27 - 主分类号： G01R23/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种改进的经验模态分解处理方法，属于非平稳信号经验模态分解分析领域。本发明首先对原始信号进行镜像延拓及加余弦窗处理，得到u₁(t)；然后对u₁(t)进行异常事件引起的模态混叠判断并对存在异常事件引起的模态混叠的信号去除异常事件；接着对不存在异常事件引起的模态混叠信号或者去除了异常事件的存在异常事件引起的模态混叠信号进行相近频率分量造成的模态混叠判断；再对存在相近频率分量造成的模态混叠信号构造掩膜信号，获取添加掩膜信号后分解的频率分量；最后对添加掩膜信号后分解的频率分量或者不存在相近频率分量造成的模态混叠信号去除延拓数据，得到EMD分解结果。本发明能有效抑制端点效应及模态混叠。
一种改进经验分解处理方法

[发明专利]基于AMD的消除经验模态分解中模态混叠方法-CN201510086327.X在审
发明人：韩东颖;苏翠娇;时培明 -专利权人：燕山大学
申请日： 2015-02-16 - 公布日： 2015-06-03 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于AMD的去除经验模态分解中模态混叠方法，包括以下步骤:(1)对原始信号进行EMD分解，得到各个固有模态函数，观察固有模态函数是否存在模态混叠现象；(2)求出第一个固有模态函数的瞬时频率特性，可根据其判断是否存在模态混叠现象；(3)若IMF1的瞬时频率存在差异较大的频率成分，则说明出现模态混叠现象，并可根据瞬时频率得出间断信号的起止时刻；(4)若存在模态混叠现象，则根据IMF1瞬时频率中频率成分确定二分频率值本发明能有效地消除EMD分解过程中的模态混叠现象，使IMF更可靠地反映真实物理过程。
基于 amd 消除经验分解中模态混叠方法

[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

[发明专利]一种基于多尺度经验模态分解的地磁滤波方法-CN201811270149.6在审
发明人：王立辉;乔楠 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-10-29 - 公布日： 2019-03-26 - 主分类号： G01C21/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度经验模态分解的地磁滤波方法，包括如下步骤：采集地磁数据序列B(t)；对获得的原始地磁信号B(t)进行多尺度特征分析，判别是否发生模态混叠，若发生模态混叠，则提取混叠信号进行局部获得各本征特征函数；对各个IMF分量imf_i(t)求解自相关比值R_r，并与阈值T_r比较，第一个大于T_r的分量即可被认为是模态分界点；对模态分界点之前的分量进行软阈值滤波，并与模态分界点之后的分量进行重构，完成滤波。本发明采用基于多尺度经验模态分解的地磁滤波方法，克服了传统经验模态分解中的模态混叠和模态分界点确立不明的缺陷，提高了地磁滤波的精度。
滤波分界点地磁经验模态分解模态混叠多尺度模态多尺度特征本征特征传统经验地磁数据地磁信号混叠信号模态分解自相关对模求解重构还原采集分析

[发明专利]一种考虑频谱混叠误差的采样频率设置自动判断方法-CN202310380577.9在审
发明人：李捷;孙洪滨;刘玉静;高岩渊;董华能;郭道俊;范凌泰;吴杰;高福忠;曲春绪;伊廷华 -专利权人：江苏高速公路工程养护技术有限公司;江苏扬子江高速通道管理有限公司;大连理工大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G01N3/34 文献下载
摘要：本发明属于实验模态分析数据采集技术领域，公开了一种考虑频谱混叠误差的采样频率设置自动判断方法，通过采集脉冲激励力和位移响应计算结构的实测频响函数，通过半功率带宽法从实测频响函数中识别结构的模态参数，计算等效柔度；依次选取各阶模态计算固有频率比和等效柔度比，依据二者权重形成加权等效柔度比和加权固有频率比；分别计算结构实测频谱混叠误差和理论频谱混叠误差，判断采样频率设置是否满足数据分析要求；满足要求时，保留原采样频率；当不满足要求时，按照实测频谱混叠误差构成的简化方程计算新的采样频率。本发明利用结构频响函数中某阶模态的实测频谱混叠误差和理论频谱混叠误差相类比的特征，完成对采样频率设置的自动化判断。
一种考虑频谱误差采样频率设置自动判断方法

[发明专利]采用HHT的电力系统谐波分析方法-CN201310099227.1有效
发明人：李育灵;郭芳霞;张涛;张璨;文福拴;王俊红;王建军;刘焕磊;陈建军;安成万;魏子琪;弓晓亮 -专利权人：山西省电力公司长治供电分公司;国家电网公司
申请日： 2013-03-26 - 公布日： 2013-06-19 - 主分类号： G01R23/16 文献下载
摘要：本发明采用HHT的电力系统谐波分析方法，属于电力系统电能质量分析技术领域；解决的技术问题是：提供一种能够通过HHT获得原始信号完整的各模态函数分量的方法；采用的技术方案是：包括以下步骤：对电力信号采用HHT得到原始信号各模态函数分量，判断是否发生模态混叠，将电力信号原始信号中发生模态混叠部分从原始信号中分离出来，对分析信号依次进行傅里叶变换和滤波，对滤波后的信号采用HHT得到分析信号各模态函数分量，将未发生模态混叠的模态函数分量与分析信号各模态函数分量整合，获得原始信号完整的各模态函数分量；本发明适用于电力部门。
采用 hht 电力系统谐波分析方法

[发明专利]稀疏双时空非凸罚自适应Chirp模态交叉混叠分解方法-CN202310375336.5有效
发明人：李庆;储利影;张亚苹;王海旭;唐燕宁;方梁菲;许良元 -专利权人：安徽农业大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明属于工业控制系统中的性能评估与故障诊断领域，具体提供了稀疏双时空非凸罚自适应Chirp模态交叉混叠分解方法，包括：获取待分解的快变混叠调频信号，计算所述快变混叠调频信号时间序列的分数阶数，构建目标成本函数模型，利用分裂布雷格曼迭代算法求解构建的目标成本函数模型，并依次解调得到快变混叠调频信号中的各个隐含固有模态分量及其时频图。本发明考虑原始模态频率交叉混叠信号的时间‑空间耦合特性与长相关特性，无需人为设置固有模态分量的个数，可有效缓解传统分解方法的断点效应问题，且该方法计算复杂度低，响应速度快，可操作性强，具有良好的工业应用价值
稀疏时空非凸罚自适应 chirp 交叉分解方法

[发明专利]一种电力系统的次/超同步谐波检测方法-CN201611122173.6有效
发明人：谢小荣;贺静波;宋瑞华;张锋;郭小龙;陈军;占颖 -专利权人：清华大学;国家电网公司;中国电力科学研究院;国网新疆电力公司
申请日： 2016-12-08 - 公布日： 2019-08-09 - 主分类号： G01R23/165 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力系统的次/超同步谐波检测方法，包括：提取并分离工频分量；根据模态混叠条件进行分组；提取含有最高频率谐波分量的分组信号并判断是否发生模态混叠；发生模态混叠时进行频移调制，经验模态分解得到该组所含的各次/超同步谐波对应的固有模态函数；进行幅值相位和频率补偿；希尔伯特变换得到该组次/超同步谐波的瞬时频率和幅值；分离该组次/超同步谐波；重复上述步骤直至分离所有分组。本发明具有如下优点：基于信号调制的频移方法，通过增大两个次/超同步谐波分量的频率比，扩展经验模态分解的信号分解范围，适用于电力系统次/超同步谐波的实时精确检测。
一种电力系统同步谐波检测方法

[发明专利]一种微积分经验模态分解的爆破振动信号处理方法-CN201910211623.6在审
发明人：崔年生;郭连军;张大宁;夏鹤平;危剑林;董英健 -专利权人：福建省新华都工程有限责任公司;辽宁科技大学
申请日： 2019-03-20 - 公布日： 2019-05-31 - 主分类号： G01H1/12 文献下载
摘要：本发明涉及一种微积分经验模态分解的爆破振动信号处理方法，首先对原始爆破振动信号进行采集并作小波去噪处理，然后对去噪的信号进行一阶微分，判断分解出的本征模函数是否有混叠现象，如发生混叠就再次微分，直到不出现混叠现象为止；其次对各阶的本征模函数进行积分处理，得出结果在进行集合经验模态分解，通过多次积分得到爆破振动原始信号的本征模函数分量并重构原始爆破振动信号。本发明克服了经验模态分解的混叠失真现象，将信号的本质特征精细化描述。该方法具有操作简单、准确率较高等特点。
混叠经验模态分解爆破振动爆破振动信号本征模函数信号处理去噪集合经验模态分解本征模函数分量本质特征积分处理失真现象原始信号精细化准确率一阶重构采集分解

[发明专利]一种基于频域分解法的欠采样下结构模态识别方法及系统-CN202110677058.X有效
发明人：吕中荣;利雅洁;汪利 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-06-18 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于频域分解法的欠采样下结构模态识别方法及系统，方法包括：根据多次不同采样频率，获取目标结构在随机激励下的振动数据，然后计算功率谱矩阵；对功率谱矩阵进行奇异值分解，得到模态振型；计算模态振型的置信度，进而确定非混叠参数，以还原得到混叠的模态参数；根据还原得到的真实固有频率绘制得到模态振型图像。本发明运用奇异值分解法将功率谱矩阵分解为多个单自由度系统，当中的每一个单自由度系统都对应着一个独立的模态，相较于传统的峰值法，本发明减少了模态密集的情况下的误差，而且本发明能够根据多次不同采样频率获得振动数据，还原出混叠前的模态参数，可广泛应用于结构分析技术领域。
一种基于频域分解法采样结构识别方法系统

[发明专利]一种改进经验模态分解轴承振动分析方法及系统-CN202010169517.9在审
发明人：王广斌;罗军;弓满锋;吕莹;王腾强;黄赞;隋广州;王小卉 -专利权人：岭南师范学院
申请日： 2020-03-12 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明涉及一种改进经验模态分解轴承振动分析方法及系统。首先对信号进行能量分离来处理非事件性模态混叠的方法，然后将分离的信号分别进行事件性模态混叠处理，得到待分解的信号，再利用单调一致性原则消除经验模态分解中的端点效应，从而得到最后的轴承振动分解信号。
一种改进经验分解轴承振动分析方法系统

[发明专利]一种振动信号去噪的模态混叠消除方法-CN201910971015.5有效
发明人：刘连生 -专利权人：江西理工大学
申请日： 2019-10-14 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了EMD分解振动信号过程中出现的模态混叠现象，导致滤波去噪效果不佳的问题，提出一种振动信号去噪的模态混叠消除方法，主要是基于主成分分析(PCA)和EMD的模态混叠消除方法，取名为PEMD。在实测爆破振动信号分解中，通过与经典EMD算法和EEMD改进算法对比，得到PEMD算法在去除模态混叠效果及去噪的效果上均优于EEMD和EMD。
一种振动信号模态混叠消除方法

[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]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]一种轴承故障信号内禀模态函数分解与提取方法及装置-CN202010661262.8在审
发明人：陈剑;杨斌 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2020-07-10 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种轴承故障信号内禀模态函数分解与提取方法及装置，包括：利用振动传感器获取轴承运转过程中的振动信号，并将振动信号作为分析信号；通过改进的集合经验模态分解方法对分析信号进行模态分解，通过添加最优幅值的伪随机噪声并对信号进行模态分解，以获取多个内禀模态函数数据；构建敏感IMF筛选指标，实现对敏感IMF的自动选取；通过对敏感内禀模态函数数据进行分析处理，判断轴承的故障。本发明对轴承故障信号进行模态分解可以获取无模态混叠的内禀模态函数数据以及包含故障特征的敏感内禀模态函数数据，解决了故障数据经模态分解后容易出现模态混叠以及敏感内禀模态函数数据获取困难问题，使得轴承故障判断更加准确
一种轴承故障信号内禀模态函数分解提取方法装置

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