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1基于小波分解与希尔伯特——黄变换的跳频信号检测显示文摘现有的基于时频分析的检测方法在时间分辨率和频率分辨率上往往不能同时满足要求,针对这一问题,提出了一种结合小波分解与希尔伯特—黄变换(HHT)的跳频(FH)信号检测方法。利用小波分解去除混合信号中的噪声;利用希尔伯特—黄变换实现跳频信号的检测,避免了传统时频分析过程中窗函数的影响。理论推导和仿真实验表明:本文方法能同时有效地兼顾时间分辨率和频率分辨率,明显改善了跳频信号检测的准确性。郑洋 陈西豪 朱锐 王聃 2017传感器与微系统2017,36,9:4
2An algorithm to remove noise from locomotive bearing vibration signal based on self-adaptive EEMD filter显示文摘An improved ensemble empirical mode decomposition(EEMD) algorithm is described in this work, in which the sifting and ensemble number are self-adaptive. In particular, the new algorithm can effectively avoid the mode mixing problem. The algorithm has been validated with a simulation signal and locomotive bearing vibration signal. The results show that the proposed self-adaptive EEMD algorithm has a better filtering performance compared with the conventional EEMD. The filter results further show that the feature of the signal can be distinguished clearly with the proposed algorithm, which implies that the fault characteristics of the locomotive bearing can be detected successfully.王春生 沙春阳 粟梅 胡玉坤 2017Journal of Central South University2017,24,2:3
3基于希尔伯特-黄和小波包的UWB信号检测方法显示文摘针对希尔伯特-黄变换在超宽带脉冲检测中检测性能受限于信噪比的问题,研究并分析了筛选终止条件以及小波包去噪方法,结合新终止条件,给出了希尔伯特-黄变换与小波包分析联合检测的新方法。采用新方法对噪声中的超宽带信号进行检测分析,并运用均方根误差公式对该方法的检测性能进行仿真比较。仿真图表明,新方法能较为准确地重构出淹没在强噪声下的脉冲,成功克服HHT变换在检测超宽带脉冲时受噪声强度影响较大的问题,从而改善强噪声环境下脉冲信号的检测效果。刘潇文 蒋磊 许华 陈熙 2016计算机科学2016,43,6:3
4基于希尔伯特-黄变换的超宽带信号检测方法显示文摘基于超宽带信号检测中希尔伯特-黄变换经验模态分解的边界问题,研究分析了基于非等间隔灰色模型预测极值点的解决方法。针对该方法在某些极值分布情况时个别极值点检测不到的问题,提出了时序残差修正的非等间隔灰色模型解决新方法。通过理论推导,证明了该新方法的有效性,在此基础上,对实际超宽带信号进行了结合新方法的希尔伯特-黄变换检测仿真。分析和仿真结果表明,改进的经验模态分解可以较为准确地重构出淹没在干扰或者噪声中的超宽带脉冲信号,明显改善了超宽带信号检测的准确度。通过与离散小波变换对比分析,体现出希尔伯特-黄变换更适合用于检测超宽带信号。刘潇文 蒋磊 许华 2015计算机工程与应用2015,51,12:2
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