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基于小波包去噪和EMD的混合算法
被引量:
2
1
作者
汤继磊
黄玉清
潘泽友
《太赫兹科学与电子信息学报》
2013年第2期277-281,共5页
经验模态分解(EMD)是希尔伯特黄变换(HHT)中的关键步骤,并伴有过冲和端点效应的产生。利用遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)中的未知参数:惩罚函数C和高斯核函数中的预设参数σ进行优化选取,运用GA-SVM对信号进行端点延拓来处理端点效应...
经验模态分解(EMD)是希尔伯特黄变换(HHT)中的关键步骤,并伴有过冲和端点效应的产生。利用遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)中的未知参数:惩罚函数C和高斯核函数中的预设参数σ进行优化选取,运用GA-SVM对信号进行端点延拓来处理端点效应问题并提出采用分段三次Hermite多项式插值进行包络线拟合;为了机械设备早期故障频率的特征提取,采用小波包降噪预处理,结合改进的Hilbert Huang变换进行轴承故障特征频率的提取实验;实验表明该方法提高了故障频率提取的准确性。
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关键词
希尔伯特黄变换
分段三次Hermite多项式插值
遗传算法-支持向量机
小波包
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题名
基于小波包去噪和EMD的混合算法
被引量:
2
1
作者
汤继磊
黄玉清
潘泽友
机构
西南科技大学
信息工程
学院
西南科技大学国防科学与技术学院
中国工程物理研究院计算机应用研究所
出处
《太赫兹科学与电子信息学报》
2013年第2期277-281,共5页
基金
国防应用基础研究资助项目(B3126110005)
文摘
经验模态分解(EMD)是希尔伯特黄变换(HHT)中的关键步骤,并伴有过冲和端点效应的产生。利用遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)中的未知参数:惩罚函数C和高斯核函数中的预设参数σ进行优化选取,运用GA-SVM对信号进行端点延拓来处理端点效应问题并提出采用分段三次Hermite多项式插值进行包络线拟合;为了机械设备早期故障频率的特征提取,采用小波包降噪预处理,结合改进的Hilbert Huang变换进行轴承故障特征频率的提取实验;实验表明该方法提高了故障频率提取的准确性。
关键词
希尔伯特黄变换
分段三次Hermite多项式插值
遗传算法-支持向量机
小波包
Keywords
Hilbert-Huang Transform(HHT)
segmentation cubic Hermite polynomial interpolation
GA-SVM
wavelet packet
分类号
TN911.4 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波包去噪和EMD的混合算法
汤继磊
黄玉清
潘泽友
《太赫兹科学与电子信息学报》
2013
2
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