【经验模态分解】基于时变滤波的经验模态分解TVF |
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【经验模态分解】基于时变滤波的经验模态分解TVF
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进， 代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统 信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 🔥 内容介绍经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）是一种非常有效的信号分解方法，可以将信号分解成多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMF），每个IMF都具有自我调整的特性。然而，传统的EMD方法在处理非线性和非平稳信号时存在一些问题，例如模态混叠、模态过多等。 为了解决这些问题，时变滤波的经验模态分解（Time-Varying Filtered Empirical Mode Decomposition，TVF-EMD）被提出。TVF-EMD方法在传统EMD的基础上引入了时变滤波器，可以在分解过程中对信号进行滤波，从而提高了EMD方法的性能。 TVF-EMD方法的基本步骤如下： 对原始信号进行预处理，去除趋势项和高频噪声。 构造时变滤波器，对信号进行滤波。 提取信号的本征模态函数，直到剩余信号为单调函数为止。 TVF-EMD方法的优点在于可以避免传统EMD方法中的模态混叠和模态过多问题，同时还可以对信号进行滤波，提高分解的精度和稳定性。此外，TVF-EMD方法还可以应用于非线性和非平稳信号的分解，具有广泛的应用前景。 总之，TVF-EMD方法是一种非常有效的信号分解方法，可以在处理非线性和非平稳信号时提高分解的精度和稳定性。未来，TVF-EMD方法还有很多可以探索的方向，例如如何进一步提高分解的速度和精度，以及如何应用于更复杂的信号分析问题等。 📣 部分代码 %% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test ); ⛳️ 运行结果
[1] 王开德,韩凯凯.基于时变滤波经验模态分解的轴承故障诊断[J].制造技术与机床, 2018, 000(012):42-46. [2] 王开德,韩凯凯.基于时变滤波经验模态分解的轴承故障诊断[J].制造技术与机床, 2018(12):5.DOI:CNKI:SUN:ZJYC.0.2018-12-023. [3] 周翀.基于时变滤波经验模态分解的转子系统故障诊断[D].华北电力大学(保定)[2023-12-15]. 🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除 🎁 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 👇 私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制 1 各类智能优化算法改进及应用 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化 2 机器学习和深度学习方面 卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断 2.图像处理方面 图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 3 路径规划方面 旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化 4 无人机应用方面 无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化 5 无线传感器定位及布局方面 传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化 6 信号处理方面 信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化 7 电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置 8 元胞自动机方面 交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 9 雷达方面 卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合 |
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