基于小波变换的爆破振动信号分解与重构

针对非平稳爆破振动信号采用Fourier变换只能在时域或频域变换的问题,提出将时间和频率结合起来分析非平稳信号的方法--小波分析法.利用小波分析法对同一爆破振动信号采用不同小波基进行分析,说明了差异性.并通过不同的小波基对实测的爆破振动信号的分解与重构,以重构误差的大小确定最优小波基.     

基于EEMD穿墙雷达人的运动模式识别

根据穿墙雷达动目标探测中人的运动多普勒信号属于非线性、非平稳信号的特点,分别采用经验模式分解(EMD)和整体平均经验模式分解(EEMD)将人.5种运动的多普勒信号分解为一系列本征模式函数(IMF).采用支持向量机(SVM)学习算法,将两种方法分解后的各IMF能量占总能量的百分比作为支持向量机分类器的特征向量进行模式识别,分析了特征向量维数对识别率的影响,比较了EMD和EEMD的识别率.EEMD能够消除EMD存在的模式混合问题,识别率更高,达到94%以上.     

基于EEMD方法的爆破振动信号去噪研究

鉴于小波类去噪法存在小波基和分解层数的选择问题、EMD类去噪法受限于端点震荡和模态混叠效应,将EEMD方法引入,对爆破振动原始信号进行去噪研究。在EEMD分解的基础上,通过波形和频谱分析,得到IMF4~IMF8属于爆破振动真实信号分量,将其重构,获取了爆破振动真实波形。与EMD去噪法相比,EEMD去噪法避免了端点震荡和模态混叠效应的影响,不仅有效去除了噪声,还保留了爆破真实波形的真实性和完整性。     

基于EEMD的轧辊偏心补偿控制

针对傅里叶变换、小波算法等传统信号处理方法在非线性信号的提取与重构中存在的缺陷,提出了基于聚合经验模态分解的轧辊偏心信号提取新方法。另外,针对传统自动厚度控制系统(AGC)在偏心补偿控制中的不足,设计了有偏心补偿环节的 AGC系统。新方法将轧制力信号分解为多个不同特征模态函数,从中提取表征偏心信号的特征模态函数,并用此重构偏心信号,最后将新方法重构的偏心信号投入到此系统中控制轧件厚度。仿真及实验结果表明,利用聚合经验模态分解方法重构得到的轧辊偏心模型可以很大程度减小厚度波动,补偿效果优于小波算法。     

小波包变换广义回归神经网络分光光度法同时测定铜铅锌

本文建立了一种小波包变换广义回归神经网络(WPTGRNN)方法,同时测定Cu(Ⅱ),Pb(Ⅱ)和Zn(Ⅱ)。该法结合小波包变换(WPT)和广义回归神经网络(GRNN)改进除噪质量和预测能力。信号的小波包描述可提供信号的局部时间和空间信息,从而提高了信号和噪音之间的分离能力。除噪质量还可经最好基原理和阈值操作得到进一步改进。广义回归神经网络能克服反传训练所面临的收敛问题及促进非线性计算。通过最佳化,选择了小波函数、小波包分解水平及GRNN的平滑因子,偏最小二乘法(PLS)用于比较研究。编制了3个程序(PWP     

几种信号去噪方法在爆破振动信号中的应用分析

介绍了小波阈值法、EMD以及EEMD的信号去噪原理,并采用3种方法分别对露天爆破开采下所获得的爆破地震波信号进行去噪处理.对比分析去噪后波形图、信噪比以及均方根误差,发现小波阈值去噪法对于不同信号源去噪时效果各不相同,其信噪比与均方根误差值波动幅度大,说明小波阈值法在爆破振动信号去噪中具有不稳定性.与小波阈值法相比,EMD与EEMD对信号去噪效果稳定,体现了它们在信号分析中的自适应性.与EMD去噪法相比,EEMD能消除EMD分解信号时所产生的模态混叠现象;EEMD去噪法能够获得更高的信噪比以及更小的均方根误差值,去噪效果要明显好于EMD法,缺点在于计算时间太长.      

抚顺煤矸石、煤、煤精的区分鉴定分析

抚顺煤精市场上充斥着许多半煤精半矸劣质煤精制品和大量用煤精颗粒粉碎混入胶后倒膜的假冒天然煤精工艺品。以辽宁抚顺地区煤系地层中产出的煤矸石、煤、煤精为研究对象,依据国家标准GB/T 16553—2017《珠宝玉石 鉴定》对它们的密度、摩氏硬度进行常规测试,利用傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、热重分析(TG)、X射线衍射(XRD)进行分析。测试样本的煤矸石密度为1.37～1.49 g/cm³,摩氏硬度为3.0～3.5,煤的密度为1.23～1.25 g/cm³,摩氏硬度为2.0～2.5,煤精的密度为1.19～1.30 g/cm³,摩氏硬度为2.0～2.5。FT-IR分析表明煤矸石和煤精样品在1 007 cm^-1、1 031 cm^-1处的吸收峰明显强于煤样品的,是样品中包覆的无机杂质成分的SiO²⁺₄的ν(Si-O)基团的伸缩振动峰所致。三者中煤矸石的密度和硬度高,多水高岭石和高岭石含量较多,热失重少;煤中含有较少的高岭石和多水高岭石等无机矿物,品质较差的煤含少量石英,密度和硬度数据可以作为煤矸石的主要区分鉴定依据;煤精中含有较少的高岭石、多水高岭石等无机矿物,含微量石英,FT-IR分析的1 031 cm^-1和777～797 cm^-1处的吸收峰为煤精的特征峰,可作为煤精与煤的主要区分依据,热失重方面煤精略大于煤的,可作为次要区分依据。     

基于CEEMD和排列熵的矿山微震信号降噪研究

针对矿山微震信号采集过程中通常会混入高频噪声的问题,提出了基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和排列熵的降噪方法对微震信号进行降噪处理。使用CEEMD将信号分解成从高频到低频的数个本征模态函数;计算各模态分量的排列熵值定量表征其随机性程度;通过对含噪声信息较多的IMF分量进行小波阈值降噪,并通过信号重构得到降噪后的微震信号。仿真信号和真实微震信号降噪效果表明,基于CEEMD和排列熵的降噪效果优于CEEMD和EMD降噪法,该方法可以有效去除微震信号中的高频噪声,为微震信号的进一步分析提供技术支持。     

二维Mxenes-Ag微纳复合膜表面增强拉曼研究

作为新兴的超高灵敏检测技术，表面增强拉曼光谱(SERS)在环境、医药、食品、生理检测等多个领域有巨大的应用前景。由于该技术的检测灵敏度完全依赖于等离激元微纳结构的理化特性，其增强基底的设计和制备成为该领域的研究关键和热点。本文采用二维MXenesAg微纳复合膜作为增强基底，并通过优化Ag纳米颗粒的大小和分布来系统研究其SERS检测性能。相比传统的SERS增强基底，二维MXenes-Ag微纳复合膜具有更大的比表面积和更多的增强位点，MXenes作为吸附层的同时也可以为拉曼检测分子提供电子，使得检测分子发生电荷转移，在电荷转移的过程中会增强拉曼信号的强度，更容易吸附检测分子以获得更大的SERS增强。研究结果表明，该基底对典型SERS探针分子耐尔蓝(NB)与亚甲基蓝(MB)的检测限分别为1×10^-11和1×10^-12mol·L^-1。此外，为分析该SERS增强基底的应用潜力，其增强SERS信号的重现性和均匀性也进行了探究，典型环境污染物福美双和食品添加剂三聚氰胺的检测限为10和100μg·ml^-1。本研究成...     

钒酸钴纳米片的析氧性能研究

析氧反应(OER)是电解水制氢过程中的决速步，因此构建高效、低成本的非贵金属基OER电催化剂是实现氢能源高效制取的关键。通过两步水热法将Co元素引入到V₂O₅中，从而制备出了钒酸钴(Co₃V₂O₈)纳米片结构，Co元素的引入使纳米片暴露更多的活性位点，并提高导电性加快了电荷传输，因而可提高其 OER性能。形貌和成分表征结果显示所制备的催化剂为正交晶系的 Co₃V₂O₈纳米片结构。对该催化剂进行系统的 OER 性能研究，结果表明，Co₃V₂O₈催化剂产生 10 mA·cm^-2的析氧电流密度需要 364 mV的过电位，产生 100 mA·cm^-2的析氧电流需要过电位仅为 540 mV，对应的 Tafel斜率为 62 mV·dec^-1，此外，在经历 1000次循环测试后，该催化剂极化曲线不...     

A Study of the Equipment Fault Diagnosing Method Based on EMD and Holo-spectrum

We first introduce the empirical mode decomposition (EMD) and holo-spectrum analysis.Then we decom- pose the vibration signal of the equipment by EMD, re-organize the signal closely associated with the original sig- nal, eliminate the noise signal better, and analyze the holographic re-signal spectrum, which makes the amplitude, frequency and phase combine completely, reflecting the equipment vibration morphology fully.Particularly applying a two-dimensional holo-spectrum can obtain the direction of rotation order harmonic, size, shape, and the relation- ship between order harmonic generation rotor vibrations, and so on.The traditional signal processing methods can not eliminate noise well.We apply this method to the rotor vibration signal of fault diagnosis, eliminate noise and reflect the equipment vibration characteristics well.     

湿法化学制备的超薄和极薄二氧化硅/硅膜的光学性能研究

二氧化硅薄膜至今依然属人们广泛研究的材料,这是因为当这种材料制备为高质量的超薄、极薄的氧化物时,可实际应用于不同方面,如超大规模集成电路（VLSI）的栅氧化层以及液晶显示屏（LCD）的生产。本文考察了厚度为3 nm和5 nm的极薄二氧化硅层的结构性质,这些薄层是通过适度掺杂n-型硅（100）晶片而形成。在形成氧化层之前用标准RCA方法清洁,并随后在氮气氛围中退火,部分样品在HCN溶液中钝化。本研究中用傅立叶变换红外光谱（FT-IR）技术获取了复合结构中不同类型的化学键信息。对SiO₂钝化试样和非钝化试样中的Si-O-Si的不对称伸缩振动分别用纵光(LO)和横光(TO)模式进行了鉴别,发现TO模式位置（约1 107 cm^-1）和振幅与试样的厚度无关。另一方面,LO模式的位置从约1 230 cm^-1（厚度约为1.5 nm）改变为1 244 cm^-1 左右（厚度约为4.5 nm）。根据红外光谱峰的偏移,认为超薄和极薄SiO_x复合结构并不均匀。对红外光谱获得的结果进行了反褶积处理并获取相关信息。用次级离子质谱分析法（SIMS,Secondary Ion Mass Spectrometry）考察了试样的原子组成,发现NH键的数量也与技术条件相关。基于记录的试样X-反射率数据的理论处理结果,用原始方法确定了材料的结构性质、层密度、表面粗糙度以及相应界面,并将所得结果与原子力显微镜所获得的结果进行了对比和讨论。借助于深能阶瞬态光谱学中的电荷变形,证实HCN溶液对二氧化硅/硅界面密度的强钝化影响。钝化后,发现新形成的界面深处缺陷阱其密度可以忽略不计,这是因为其形成原因与钝化过程中在界面处引入的NH原子对存在相关。     

基于小波包理论的爆破振动信号能量分析研究

爆破振动信号是一种极为复杂的非平稳信号,具有持时短、突变快的特点,本文结合实际爆破监测数据,利用小波包变化提取信号的频带能量分布特征,对爆破振动信号中不同频带的能量特征进行了分析研究。研究结果表明:爆破振动信号能量绝大部分集中在0～200Hz,在这一频带根据爆破条件不同其能量又分布于不同子频带。随着爆破药量、爆破地震波传播距离的增大,低频带所占能量不断增加。因此该方法对爆破地震波传播及破坏机理,以及爆破降振研究是一种有效的方法。     

电感耦合等离子体串联质谱法测定高温合金中痕量砷

高温合金中Co含量较高,采用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)测定高温合金中As时,⁵⁹Co¹⁶O⁺会严重干扰As的分析,这一直是ICP-MS测定高温合金中痕量As的研究难点。在串联四极杆(MS/MS)模式下向碰撞/反应池内通入O₂,设置一级质量过滤器(Q1)m/z=75,⁷⁵As⁺可以与O₂反应生成⁷⁵As¹⁶O⁺,而干扰离子不能与O₂发生反应,将二级质量过滤器(Q2)设置为m/z=91,仅⁷⁵As¹⁶O⁺通过并被检测器检测,从而避免了⁵⁹Co¹⁶O⁺的质谱干扰。据此,建立了电感耦合等离子体串联质谱法(ICP-MS/MS)测定高温合金中痕量As的方法。采用As质量浓度为1.000 ng/mL、Co质量浓度为1.000~1 000 μg/mL的系列标准溶液考察了单四极杆和MS/MS两种模式下Co对As测定的质谱干扰。结果表明,在MS/MS模式下,As的回收率均在100%左右,这说明在MS/MS质量转移模式下,采用O₂为反应气,通过两次质量选择,可以成功消除Co基体带来的严重干扰。对O₂流速进行了优化,选择O₂流速为0.375 mL/min。方法线性范围为1.00~100 ng/mL,线性相关系数为1.000 0,检出限为0.006 7 μg/g,定量限为0.023 μg/g。选择纯钴标准样品为测定对象,按照实验方法对其中As进行测定,并进行加标回收试验,回收率在96%~102%之间。采用所建立的方法对镍基高温合金标准物质和高温合金样品中As进行测定,测定结果分别与认定值或原子荧光光谱法测定值基本一致,实际样品测定结果的相对标准偏差(RSD,n=6)为1.6%～2.8%。     

Efficacy of Hilbert and Wavelet Transforms for Time-Frequency Analysis

Two independently emerging time-frequency transformations in Civil Engineering, namely, the wavelet transform and empirical mode decomposition with Hilbert transform (EMD+HT), are discussed in this study. Their application to a variety of nonstationary and nonlinear signals has achieved mixed results, with some comparative studies casting significant doubt on the wavelet’s suitability for such analyses. Therefore, this study shall revisit a number of applications of EMD+HT in the published literature, offering a different perspective to these commentaries and highlighting situations where the two approaches perform comparably and others where one offers an advantage. As this study demonstrates, much of the differing performance previously observed is attributable to EMD+HT representing nonlinear characteristics solely through the instantaneous frequency, with the wavelet relying on both this measure and the instantaneous bandwidth. Further, the resolutions utilized by the two approaches present a secondary factor influencing performance.     

基于小波包分析的AOD炉喷溅预报特征信息提取

研究了用小波包分析方法从炉口音频信号中提取AOD炉喷溅预报特征信息的方法。采用db10（小波基函数）小波对喷溅发生前的特征信号进行4层小波包分解,结合快速傅里叶变换法及小波尺度谱进行时频特征分析,并研究了其各频带分解信号的能量比例特点。结果表明,喷溅前40s信号的主频值较正常信号有明显降低,0~312Hz与312~625Hz频段信号能量值比例变化显著。而且低频重构信号可以极好地滤除多种现场干扰,说明该时频特征可以作为准确预报喷溅的特征向量。最后,通过实验确定了8个特征向量值并分别与喷溅或正常信号的特征向量进行相关性比较,验证得出相关度0.95可作为喷溅预报的判定阈值。从而实现了喷溅预报特征信号的准确提取并可转化为计算机容易识别的数值特征。     

不同岩石脆性破坏声发射时频特性及信号识别

针对不同岩石脆性破裂声发射信号的非稳定性等特点,提出了声发射参数、Welch 谱、EMD 和BP 神经网络相结合的声发射信号特征提取及识别方法.通过对3 类脆性岩石进行单轴压缩声发射试验,获取了岩石破裂全过程的力学、声发射参数及波形;对各类岩石的声发射信号的时频特征进行了对比分析;综合声发射参数、峰值频率及EMD 能量熵等特征向量,运用BP 神经网络对岩石声发射及干扰源信号进行模式识别.结果表明,不同岩石在单轴加载下声发射参数随应力或时间的演化特征存在异同;EMD 与Welch 谱可很好体现出不同岩石声发射信号频谱与能量分布的特征差异;不同岩石声发射多种特征的神经网络具有良好的识别效果.      

Performance of Wavelet Transform and Empirical Mode Decomposition in Extracting Signals Embedded in Noise

Time-frequency transformations have gained increasing attention for the characterization of nonstationary signals in a broad spectrum of science and engineering applications. This study evaluates the performance of two popular transformations, the continuous wavelet transform and empirical mode decomposition with Hilbert transform (EMD+HT), in estimating instantaneous frequency (IF) in the presence of noise. The findings demonstrate that under these conditions wavelets seeking harmonic similitude at various scales produce lower variance IF estimates than EMD+HT. The shortcomings of the latter approach are attributed to its empirical, envelope-dependent nature, leading to bases that are themselves derived from noise.