黄变换的穿越筛分法

基于黄变换提出了一种分解非线性、非平稳时间序列的穿越筛分方法,该方法先搜索到信号的局部极值点,然后定位出相邻局部极值点间的穿越点,最后使用三次样条对穿越点列插值,可近似得到信号的包络中值。通过实例比较分析了穿越筛分法与黄变换的经验模态分解方法,筛分结果表明该方法简单有效,可以从观测时间序列中筛分出较好的各阶固有模态函数。     

基于改进希尔伯特-黄变换算法的碳市场价格多尺度分解

作为一种新型非线性、非稳态数据的自适应处理算法,希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform,HHT）,近年来开始应用到人文社会科学领域。HHT的核心是经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）算法。EMD分解过程中常会产生模态混叠和端点效应现象,造成分解结果失真。针对碳市场价格多尺度特征,改进HHT算法以提高碳市场价格多尺度分解质量。引入高斯白噪声到EMD分解中,建立集成EMD（Ensemble EMD,EEMD）算法来抑制EMD分解中存在的模态混叠现象;针对EEMD分解过程中存在的端点效应问题,通过5种端点延拓方法的比较,改进EEMD算法,得出适合碳市场价格多尺度分解的延拓方法;将改进HHT算法应用于两个不同到期时间的欧盟碳期货价格（DEC12、DEC14）进行多尺度分解,结果表明:改进HHT算法能显著提高碳市场价格分解精度,扩大了HHT在碳市场价格多尺度分析中的应用范围。     

汇改后中国外汇市场与资本市场联动效应——基于集合经验模态分解法

以投资者预期收益变动逻辑起点,构建在不同预期收益下外汇市场与资本市场的联动机制理论模型,进而将2005-2014年按金融市场改革历程划分为4个阶段,通过集合经验模态分解法对中国外汇市场与资本市场的数据进行分解,过滤掉代表资本价格随机波动的短周期分量,提取最具代表联动性的长周期趋势分量。采用VAR-GARCH-BEKK模型对4个阶段两个市场的均值溢出效应和波动溢出效应进行分析,结果显示:受中国经济增长的方式以及外汇管制制度影响,不同阶段两个市场间的溢出效应呈现出不同的特点,虽然总体来看联动强度有一定程度的加强,但是两个市场间"资金价格"传导机制的脆弱性并未获得实质性的改变。因此,只有推进汇率市场化,循序渐进的加快资本项目可兑换,完善人民币汇率形成机制,才能够不断提高货币政策调控的主动性和有效性性,维护国家利益。     

基于EMD模态相关和形态学降噪的齿轮故障诊断研究

为了从齿轮振动信号中提取出包含有故障信息的特征频率,针对现有EMD(Empirical Mode Decomposition)降噪算法中的IMF重构问题,提出了基于EMD模态相关和形态学降噪的齿轮故障诊断方法。首先采用EMD将目标信号分解为若干个IMF分量之和,利用模态相关分选准则选取噪声主导分量和信号主导分量的分界点,并利用各个IMF分量的自相关函数来验证该准则的正确性;然后将选到的噪声主导分量进行形态学滤波,利用峭度准则优化形态学结构元素尺度,自适应的寻求最优解;最后将滤波后的噪声分量与剩余分量进行重构,得到滤波重构信号,通过频谱分析识别齿轮故障特征频率。仿真数据和齿轮裂纹故障实验测试数据的分析表明,该方法滤波效果理想,能更有效地提取出齿轮故障特征。     

基于Gabor变换和EMD的轴承故障诊断

基于振动信号处理的轴承故障诊断方法应用非常广泛。由于在实际采集的振动信号中往往混合着干扰信号,因此提出了一种基于Gabor变换的盲源分离和基于经验模态分解(EMD)的Hilbert包络谱分析相结合的故障诊断方法。首先采用基于Gabor变换的盲源分离方法对振动信号进行盲源分离,然后利用EMD方法进行分解获得本征模式函数(IMF)分量,再通过局部细化Hilbert包络谱方法分析判断轴承故障的特征。研究结果表明,通过对轴承振动信号进行盲源分离和EMD分解,可以使信号的故障特征更加明显,从而提高故障诊断的准确性。     

利率市场化进程中资本市场与货币市场联动效应分析--基于集合经验模态分解法的实证研究

将利率市场化进程划分为三个阶段,通过集合经验模态分解法对中国货币市场与资本市场的数据进行了分解,提取了最具代表联动性的短周期分量。采用VAR‐GARCH‐BEKK模型对三个阶段两个市场的溢出效应进行了分析,结果显示,货币市场与资本市场单向和双向溢出效应均不显著,在利率市场化推进的过程中,联动的脆弱性未得到实质性改善,DCC‐MV GARCH模型证明了研究结论的稳健性。因此,推进利率市场化必须加快完善利率传导机制,构建多层次的金融市场系统,培育以价格型货币政策工具为主导的调控机制,循序渐进地牵引经济的稳定可持续发展。     

基于傅立叶和小波变换的非稳态谐波分析

电力系统信号中既含有稳态谐波分量又含有非稳态态谐波分量.本文结合傅立叶变换和小波变换的优点,提出了傅立叶—小波综合谐波分析方案.通过对具体模拟信号的仿真,验证了该方法具有可行性.     

基于CEEMD和3点对称差分能量算子的滚动轴承故障诊断方法

为解决传统信号处理方法提取滚动轴承故障特征不精确和Teager能量算子解调信号的解调频率和幅值误差较大的问题,课题组提出一种基于互补集合经验模态分解和3点对称差分能量算子结合的轴承故障特征提取方法CEEMD DEO3S。课题组首先对滚动轴承进行CEEMD分解前进行去噪处理来增强信号的故障脉冲;然后利用CEEMD将去噪后信号分解为一系列固有模态函数,并依据相关系数原则选择最能表征故障的敏感分量,重构后进行DEO3S解调,依据解调后得到的幅值和频率计算信号的包络谱。实验分析表明：所提方法解调信号的误差更小,提取轴承故障频率更精确。     

基于改进EMD 的地震信号去噪

压制随机噪声是地震数据处理过程中的一个重要环节,目前大多数去噪技术都不同程度存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。利用经验模态分解可将信号自适应地分解为不同特征尺度固有模态函数的优点,及小波变换模极大值滤波方法对噪声的依赖性较小且适合于低信噪比信号去噪的优势,构造了一种经验模态分解与小波变换模极大值相结合的新的去噪算法,该算法很好地实现了地震有效信号与随机噪声的分离,有效提高了地震数据信噪比。将该算法应用于仿真实验和实际地震数据处理,结果都表明该方法明显优于常规经验模态分解去噪效果。     

奇值分解技术在时域模态分析中的应用初探

时域模态分析方法有一个共性问题,既模态阶次难以确定。本文通过单位脉冲响应函数构成特征矩阵,应用奇值分解技术求出该特征矩阵的奇值,根据奇值特性确定模态阶次,较好地解决了所分析频段内模态阶次的确定问题。     

基于线性正则变换的时频信号分离方法

时频信号分析是当今信号处理领域研究的一个热点问题,各种时频分布函数得到了广泛的研究和应用。线性正则变换是一种重要的时频分析工具。文中研究了线性正则变换与传统时频分布函数的关系;并基于这些关系,提出了一种新的时频信号分离方法,能够把在时频面上互不重叠、但在时域和频域均存在较强耦合的多分量合成信号有效地分离。仿真实例表明了该方法的正确性和实用性。     

一种基于冗余小波变换的DT网格运动估计和运动补偿方法

网格划分和网格顶点的运动估计是基于不规则网格的视频压缩技术的关键。为了进一步提高网格运动估计和运动补偿的效果,在综合比较现有冗余小波变换域运动估计方法和适用规则网格的EMRMC算法的基础上,提出了一种新的基于不规则网格的运动估计和运动补偿算法,即在冗余小波变换域提取特征点和运动潜在区,网格顶点的运动估计采用结合运动潜在区的在时域进行块匹配的运动估计和运动补偿方法,而运动补偿则通过三角形仿射变换完成。同时还给出了冗余小波变换域提取运动潜在区的计算模板。理论分析和实验结果表明,该算法在补偿效果方面较前两种方法得到了改进。     

基于写作语料英语(L2)受汉语(L1)句法负迁移的研究

从认知语言学角度分析第二语言英语作文语料的二语习得负迁移语言现象,认为:汉语母语思维对英语写作存在负迁移影响,受汉语思维方式的影响,二语习得者易产生中国式英语句法结构,干扰英语句法习得;以40份相同母语、二语学习背景大一学生英语作文语料为研究材料,运用对比分析、偏误分析理论,依据英语与汉语句法相似性判断句法负迁移,利用Markin作文批改软件,报告语料中句法负迁移为35.19%;调查、收集、归纳省略结构、句子衔接、语法一致、谓语结构、词序、回避等句法负迁移语误,探讨句法负迁移制约因素,提出加强母语与二语句法结构认知、对比分析的教学对策,以减少英语写作句法受汉语负迁移的干扰。