经验模态分解造句

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信号先进行经验模态分解
基于经验模态分解的瞬时相位分析方法的应用
基于经验模态分解的电能质量信号消噪新方法
具有间断事件检测和分离的经验模态分解方法
基于经验模态分解的管道超声回波信号噪声消除
利用算法实现了改进后的经验模态分解方法。
基于经验模态分解的混沌噪声背景下弱信号检测与信号提取
摘要提出一种基于经验模态分解( emd )的水轮发电机组局部放电信号提取方法。
2经验模态分解方法中，有两种端点效应：在样条插值中以及在希尔伯特变换中。
经验模态分解法能使非平稳数据进行平稳化处理，然后进行希尔伯特变换获得时频谱图，得到有物理意义的频率。
用经验模态分解造句挺难的，這是一个万能造句的方法
经验模态分解(EmpiilMdDmpiti简称EMD)法是美籍华人NdE，Hunag等人于1998年提出的，适合于分析非线性、非平稳信号序列，具有很高的信噪比。
经验模态分解( emd : empiricalmodedecomposition )方法能够把时间序列信号分解成有限数目的本征模态函数( imf : instrinsicmodefunction ) ,分解结果按频率高低分布。
HHT主要内容包含两部分，第一部分为经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD），它是由Huang提出的；第二部分为Hilbert谱分析（Hilbert Spectrum Analysis，简称HAS）。
基于经验模态分解( empiricalmodedecomposition ， emd )的时频分析方法，被认为是近年来对以傅里叶变换为基础的线性和稳态谱分析的一个重大突破。
《动态数据挖掘》是关于动态数据挖掘相关技术及其应用的著作，涉及数据流挖掘、分形数据挖掘、联机分析挖掘、经验模态分解和联系发现技术等。
1998年，Norden E.Huang等人提出了经验模态分解方法，并引入了Hilbert谱的概念和Hilbert谱分析的方法，美国国家航空和宇航局（NASA）将这一方法命名为Hilbert-Huang Transform，简称HHT，即希尔伯特-黄变换。
经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD))方法是由美国NASA的黄锷博士提出的一种信号分析方法.它依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解,无须预先设定任何基函数。
实现了经验模态分解方法在非线性和非稳态信号瞬时特征提取中的应用；同时利用实验数据证明了经验模态分解方法与多层反馈神经网络fp算法相结合，来完成股票数据预测中的相似模式匹配的可行性。
对实际局部放电信号，在频域内降低其干扰的幅值后得到中间信号，然后对中间信号进行经验模态分解，得到包含特征频率的固有模态函数( imf ) ，接着对所得到的固有模态函数分量局部重构，从而提取出局部放电信号。
研究内容主要包括：大型异步电动机的定子、转子、轴承故障形成机理及其发展演变过程；定子、转子、轴承故障的数学建模方法；基于小波变换和经验模态分解理论等时频方法的故障特征提取技术；故障的在线监测与预警技术；故障的模式识别技术；故障的危害性评估技术等。