基于模态分解的Hilbert-Huang变换

Hilbert-Huang变换(HHT)是近年来发展起来的一种新的时频分析方法。本文首先阐述了基于经验模态分解(EMD)的Hilbert—Huang变换(HHT)的基本原理及英特点,然后将该方法用于实例,对比分析了HHT变换和传统的傅立叶变换的实验结杲,进而说明了该方法用于信号时频分析的可行性和优越性。     

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。     

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。     

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。     

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。     

微分中值定理的常数K值法

给出了一类微分中值定理的证明方法--常数K值法;借助这种方法构造出了两个与微分中值有关的命题.     

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。     

移动载荷识别的B一样条函数逼近法

基于欧拉梁振动理论及最小二乘法，提出了利用B－样条函数逼近法识别桥上移动荷载。通过B－样条函数拟合桥梁挠度识别桥梁模态响应，由梁的模态方程和最小二乘法识别桥上移动载荷。并进行了计算机仿真，获得了令人满意的效果。该方法具有很强的实用性和抗噪声干扰能力。     

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。     

一种基于经验模式分解的心电QRS波检测方法

讨论了一种信号分析法——经验模式分解法,用于检测心电信号中QRS波的可行性和有效性,并提出了相应的检测算法。实验结果表明,适当选择心电信号在经验模式该方式分解后的内在模函数,特别是其高频分量,可有效地抑制或缓解各种主要噪声干扰,使用简单算法即可分离QRS波的特征点。该方法经标准心电信号进行有效验证,获得了较高的准确率。     

基于小波变换的图像数据压缩方法

小波变换继承了傅立叶分析优点，主要使用在静态和动态图像压缩领域，已经成为某些图像压缩的国际标准。二维小波变换是在第一代图像压缩基础上，采用小波变换为主的多尺度分析算法，使处理后的图像可以达到30—60倍的高压缩比率，也更适合在目前低宽带的网络中传输。     

基于分数小波变换的空域相关特性的信号降噪新方法

简要介绍了分数小波变换的基本思想及在信号处理方面的特点。利用分数小波变换系数在不同尺度上对应点处的相关性对其进行选择和处理,这样处理后的分数小波变换系数基本上对应着信号的边缘,然后对信号系数进行重构,达到了降噪的目的。以数值仿真和实测齿轮箱振动信号为例,研究了该方法的降噪效果,同时和小波包直接降噪进行了比较。结果表明,该方法能够有效降低振动信号中的背景噪声。     

基于体验式教育的顾问制度体系研究

体验式教育关注受教育者个性化需求,旨在通过亲身体验、自我感悟、互助分享,促进其学习和发展。基于体验式教育理念构建的三阶段顾问制度体系,通过“本科生顾问计划”“本科生社会导师计划”和“研究生顾问计划”为不同阶段学生提供分层次体验式学习机制,帮助受教育者在分享互助的体验式学习网络中塑造积极情感、感悟文化传承、培养管理能力,获得心灵成长。该体系注重教育者与受教育者的互动交流,以受教育者为自主建构知识主体,有助其个体的良性发展。     

我国1964～2010年人力资本存量的测算——基于永续盘存法的视角

借鉴永续盘存法思想,综合受教育年限法与学历权重法,对1964～2010年我国劳动力和14岁以上人口的人力资本存量进行测算。结果显示,1964年以来我国以上两类人力资本存量均呈现逐年增加的态势,且劳动力的人力资本存量增速更快;但直至2010年二者的人均受教育年限均低于义务教育所要求的9年。     

基于离散元法的混凝土三轴压缩破坏试验数值模拟

混凝土是一种非均质的多相复合材料,其破坏过程具有非常复杂的应力应变关系。利用离散元软件PFC3D,模拟混凝土试件三轴压缩破坏试验,分析了摩擦系数、孔隙率、平行粘结半径、平行粘结刚度、平行粘结强度等细观参数对混凝土试件峰值强度的影响,并对混凝土试件的破坏形式进行分析。     

径向基函数网络的库存预测方法与仿真实验比较分析

库存预测是企业编制物流系统存储、运输等各项业务活动计划的基础,是企业管理的一个重要环节。库存预测的精确与否,直接影响到企业计划的可行性,进而决定企业经营的成败。采用不规则需求预测法和本文提出的径向基函数网络需求预测法对不规则时间序列的需求预测问题进行了评价与分析。仿真实验表明,采用径向基函数网络需求预测法对不规则时间序列需求进行预测具有更强的针对性和有效性。该方法采用正交化方法和前向回归技术,计算量少,能够生成一个结构简单的神经网络预测模型。     

基于特征的小波变换与高通滤波相结合的图像融合算法

提出了一种基于多尺度分解的像素图像融合方法,综合考虑图像的边缘特征和小波变换后的系数相关性,对低频分量进行高通滤波,得到低频分量的细节分量并进行融合;在高频区域采用提取图像的边缘和区域能量相结合的方法进行融合.实验结果表明该算法具有很好的融合效果.     

基于小波变换的分形插值反演问题

通过对分形反演问题的研究方法和特点的分析，讨论了小波处理分形反演问题和在Hausdorff测度空间中分形插值函数的构造、小波变换零点的的自相似特征，给出了分形插值函数反演的解及算法，并通过算例表明了该方法的有效性和可行性。     

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。