基于改进EEMD的心电信号基线漂移消除方法

针对传统方法滤波效果不佳的问题,本文提出了基于改进集合经验模态分解（Ensemble empirical mode decomposition,EEMD）的消除心电信号基线漂移方法。该方法克服了经验模态分解（Empirical mode decomposition,EMD）模态混叠的问题,并对EEMD方法存在的问题和不足进行改进,建立集合经验模态分解方法中加入辅助白噪声大小的可依据准则,从而确定加入的辅助白噪声大小以及集合平均次数这两个重要参数。它从含噪心电信号中提取基线漂移信号,然后重构其余本征模函数（Intrinsic mode function,IMF）分量得到"干净"的心电信号,为后续的研究提供前提。经实验验证表明：相较于传统方法,这种方法能够提高信噪比、降低均方差、保持特征波形、去噪更加彻底,很好地解决了心电信号低频成分损失的问题。     

基于EEMD和变尺度随机共振的轴承故障诊断

提出了一种基于集合平均经验模式分解(EEMD)和变尺度随机共振(STSR)的滚动轴承故障提取方法.首先通过EEMD对含噪振动信号进行自适应抗混分解,得到不同频带的本征模态函数(IMF);然后将不同频带的IMF作为双稳系统的输入,通过变步长数值算法和调节非线性双稳系统的结构参数来提取微弱低频故障特征信号;最后运用切片双谱对双稳系统的输出进行后处理.仿真分析验证了STSR的特性,通过对强噪声背景下的滚动轴承实测信号分析表明,该方法充分利用高斯白噪声,能有效提取滚动轴承微弱故障特征.     

基于EEMD和二代小波变换的表面肌电信号消噪方法

为了更好地消除混杂在表面肌电信号(sEMG)中的噪声,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)和二代小波变换的sEMG消噪新方法。首先对信号加入白噪声处理后进行经验模态分解(EMD),然后对高频的内蕴模式函数(IMF)分量进行二代小波阈值消噪处理,最后把处理后的高频IMF分量与低频IMF分量进行叠加,重构后的信号即为去噪信号。实验结果表明,该方法融合了二代小波与EEMD的优点,能更好的消除噪声,最大限度的保留有用信号,并具有更高的信噪比。     

EEMD的非平稳信号降噪及其故障诊断应用

针对往复机械振动信号的瞬时非线性、非平稳特性,提出一种基于总体平均经验模式分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）与过零率分析相结合的自适应降噪方法,并与能量矩、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）结合应用于故障诊断。利用EEMD对非平稳振动信号进行自适应的分解,有效抑制经典经验模式分解的可能出现的模式混叠现象,再以所得的各固有模式分量（Intrinsic Mode Function,IMF）的过零率作为噪声评判准则,重构过零率阈值范围内的非噪声分量以实现信号降噪。另外,计算非噪声分量的能量矩作为故障特征提输入二叉树支持向量机实现的柴油机故障诊断验证了该方法有效性。     

自适应小波阈值算法在心电信号去噪中的应用

针对常用的小波阈值算法存在的缺点和心电图信号的具体特征,提出了一种新的自适应阈值算法.该算法通过估计含噪信号信噪比的大小,自动调节阈值来抑制心电信号中的噪声.实验表明该算法能有效地实现心电信号的噪声消除,同时也为其他信噪比较低的生物医学信号处理提供了一种新的方法.     

基于ＥＥＭＤ域统计模型的话音激活检测算法

提出了一种基于EEMD域统计模型的话音激活检测算法。算法首先利用总体平均经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)对带噪语音进行分解,得到信号的本征模式函数(Intrinsicmode function,IMF)分量,选择与原信号的相关性最高的两个分量相加组成主分量;然后对主分量进行频域分解,引入统计模型,求出EEMD域特征参数;最后利用噪声与语音的EEMD域特征参数的不同来进行语音激活检测。实验结果表明,在不同信噪比情况下,本文算法性能优于目前常用的VAD算法,特别在噪声强度大时体现出明显的优势。     

一种基于EEMD域统计模型的话音激活检测算法

该文提出了一种基于EEMD域统计模型的话音激活检测算法。算法首先利用总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)对带噪语音进行分解,得到信号的本征模式函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,选择与原信号的相关性最高的两个分量相加组成主分量;然后对主分量进行频域分解,引入统计模型,求出EEMD域特征参数;最后利用噪声与语音的EEMD域特征参数的不同来进行语音激活检测。实验结果表明,在不同信噪比情况下,本文算法性能优于目前常用的 VAD算法,特别在噪声强度大时体现出明显的优势。     

基于改进EEMD和谱峭度的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承早期故障振动信号受噪声影响、总体经验模态分解(EEMD)参数不易获取的问题,提出了基于改进EEMD和谱峭度的滚动轴承故障诊断方法。首先提取信号高频成分及设置期望分解误差确定EEMD参数,利用EEMD将信号分解为若干个本征模态分量(IMF),依据峭度准则选取相应分量进行重构以突出故障信息、提高信噪比;然后利用快速谱峭度图来选取带通滤波器的参数;最后对滤波信号进行能量算子解调分析。该方法应用到实测数据中的结果表明,其不仅能够自适应确定EEMD参数,降低了噪声的影响,还能清晰、准确地提取出故障特征频率,实现了滚动轴承故障的精确诊断。     

改进EEMD算法在心电信号去噪中的应用

集合经验模态分解（Ensemble empirical mode decomposition,EEMD）方法在去除心电信号噪声时,噪声本征模态函数（Intrinsic mode function,IMF）分量难以选择且将噪声分量直接去掉会导致信号失真。针对上述问题,提出了一种基于EEMD的自适应阈值算法。首先对含噪心电图（Electrocardiogram,ECG）数据进行EEMD分解,得到IMF,根据马氏距离进行信号IMF分量和噪声IMF分量的判定,然后通过果蝇优化算法确定噪声IMF的阈值,将经过阈值去噪的新的分量和剩余分量重构得到去噪后的ECG。最后,使用MIT-BIH数据库中的心电数据进行实验,实验结果表明,该方法在去噪同时能够较好地保留信号细节。     

基于CEEMD特征提取的无绝缘轨道电路补偿电容故障诊断

利用电路网络理论和传输线理论构建ZPW-2000A轨道电路传输模型,仿真并分析了补偿电容故障对轨面电压的影响,提出基于互补的总体经验模式分解(CEEMD)特征提取的补偿电容故障诊断方法;实验结果表明,相比于传统经验模式分解(EMD)和总体经验模式分解(EEMD),基于CEEMD特征提取的补偿电容故障诊断方法可以有效地克服EMD方法引起的模态混叠和能量泄露现象,减少EEMD方法在信号重构过程中的白噪声残留,为补偿电容的故障诊断提供了一种快速准确的方法,为保证信号传输质量提供了参考依据。