Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "EMD decomposition" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    An Improved EMD Method Based on Utilizing Certain Inflection Points in the Construction of Envelope Curves
    Autorzy:
    Kafil, Mohsen
    Darabi, Kaveh
    Ziaei-Rad, Saeed
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/31339815.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
    Tematy:
    empirical mode decomposition
    EMD
    interpolation points
    envelope curve
    inflection points
    rolling element bearing fault diagnosis
    Opis:
    The empirical mode decomposition (EMD) algorithm is widely used as an adaptive time-frequency analysis method to decompose nonlinear and non-stationary signals into sets of intrinsic mode functions (IMFs). In the traditional EMD, the lower and upper envelopes should interpolate the minimum and maximum points of the signal, respectively. In this paper, an improved EMD method is proposed based on the new interpolation points, which are special inflection points (SIPn) of the signal. These points are identified in the signal and its first (n − 1) derivatives and are considered as auxiliary interpolation points in addition to the extrema. Therefore, the upper and lower envelopes should not only pass through the extrema but also these SIPn sets of points. By adding each set of SIPi (i = 1, 2, n) to the interpolation points, the frequency resolution of EMD is improved to a certain extent. The effectiveness of the proposed SIPn-EMD is validated by the decomposition of synthetic and experimental bearing vibration signals.
    Źródło:
    Archives of Acoustics; 2023, 48, 3; 389-401
    0137-5075
    Pojawia się w:
    Archives of Acoustics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analysis of effectiveness and computational complexity of trend removal methods
    Analiza skuteczności i złożoności obliczeniowej metod usuwania składowej trendu z danych pomiarowych
    Autorzy:
    Lentka, Ł.
    Smulko, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/269175.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
    Tematy:
    trend removal
    high-pass filter
    empirical mode decomposition
    EMD
    usuwanie trendu
    filtry górnoprzepustowe
    empiryczna metoda dekompozycji
    Opis:
    The paper presents a method of processing measurement data due to remove slowly varying component of the trend occurring in the recorded waveforms. Comparison of computational complexity and trend removal efficiency between some commonly used methods is presented. The impact of these procedures on probability distribution and power spectral density is shown. Effectiveness and computational complexity of these methods depend essentially on nature of the removed trend. This paper describes several procedures: Moving Average Removal (MAR), fitting a polynomial of degree appropriate to the analyzed data, Empirical Mode Decomposition (EMD).
    W pracy przedstawiono sposób przetwarzania danych pomiarowych w celu usunięcia wolnozmiennej składowej trendu występującego w rejestrowanych przebiegach. Porównano kilka często stosowanych w tym celu metod pod względem ich złożoności obliczeniowej oraz skuteczności w usuwaniu trendu. Pokazano wpływ tych procedur na rozkład prawdopodobieństwa wartości chwilowych oraz przebieg gęstości widmowej mocy. W ogólności operację usuwania trendu możemy traktować jako filtrację górnoprzepustową danych pomiarowych. W celu usunięcia trendu można użyć filtru górnoprzepustowego (analogowego lub cyfrowego) już na etapie akwizycji danych pomiarowych. Jednakże często mamy do czynienia z danymi, w których składowa trendu jest potrzebna do przeprowadzania innych analiz i nie może być usunięta na etapie rejestracji danych pomiarowych. Ponadto, może mieć charakter niestacjonarny i metody filtracji górnoprzepustowej nie będą skuteczne. W takich przypadkach należy rozważyć inne, często bardziej zaawansowane metody. Skuteczność i złożoność obliczeniowa takich metod zależy istotnie od charakteru usuwanego trendu. W pracy opisano procedurę usuwania średniej kroczącej (ang. Moving Average Removal – MAR), metody o niskiej złożoności obliczeniowej, ale dającej zadowalające rezultaty w dużej liczbie potencjalnych zastosowań. Rozważono usuwanie trendu przez dopasowanie wielomianem odpowiedniego stopnia do analizowanych danych pomiarowy. Procedura ta może być powtarzana kilkukrotnie, nawet ze zwiększaniem stopnia wielomianu przy każdym z kroków, aż do uzyskania przebiegu, w którym usunięto składową trendu. Część pracy poświęcono prezentacji bardziej złożonych obliczeniowo metod, które zostały rozwinięte dopiero w ostatnich latach i wymagają znacznie bardziej intensywnych obliczeń.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2016, 51; 111-114
    1425-5766
    2353-1290
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Use of Hilbert-Huang transform of a vibroacoustic signal in the research related to the gigacycle fatigue process
    Zastosowanie transformaty Hilberta-Huang sygnału wibroakustycznego w badaniach gigacyklowego procesu zmęczenia
    Autorzy:
    Gontarz, S.
    Jasiński, M.
    Radkowski, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327260.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    diagnostyka wibroakustyczna
    gigacyklowy proces zmęczeniowy
    generator piezoelektryczny
    bispektrum
    dekompozycja sygnału EMD
    transformata Hilberta-Huanga
    vibroacoustic diagnosis
    gigacycle fatigue processes
    piezoelectric generator
    bispectrum
    empirical mode decomposition
    Hilbert-Huang transform
    Opis:
    The purpose of this paper is to develop, for highly-resistant materials, a method of forecasting and analysis of gigacycle fatigue durability (108-109 cycles) relying on vibroacoustic signal analysis. The proposed method involves use of results of vibroacoustic signal analysis obtained during accelerated fatigue tests conducted in dedicated test bed constructed specially for this purpose and operating in the frequency range of 10 kHz which corresponds to the resonance frequency of vibration of samples. Let us note that the process of defect formation may lead to both, the intensification of non-linear phenomena as well as the occurrence of non-stationary effects even if during the early stages the intensity of defects is small while the growth of the level of vibration and noise is negligible, as contrasted with emergency states. A useful method is to test the higher order spectra, which respectively define the non-linear effects. The conducted analyses point to high usability of Hilbert spectrum through the EMD examining the non-stationary character of signals. The main goal of these investigations is to examine the signal processing method for gigacycle fatigue durability and impact of dynamic stress. Efficient signal analysis would be especially important for high frequency loading which dominates in rotating machinery diagnosis.
    Celem pracy jest opracowanie, dla materiałów o wysokiej wytrzymałości, metody prognozowania i analizy gigacyklowej trwałości zmęczeniowej (108-109 cykli) na podstawie badania sygnału wibroakustycznego. W metodzie proponuje się wykorzystać wyniki analizy sygnału wibroakustycznego, uzyskiwane podczas przyspieszonych badań zmęczeniowych, prowadzonych na specjalnie do tego celu skonstruowanym i zbudowanym stanowisku badawczym, pracującym w zakresie częstotliwości rzędu 10 kHz, odpowiadającym częstotliwości drgań własnych próbek. Zauważono, że proces kształtowania się uszkodzenia może prowadzić zarówno do nasilenia zjawisk nieliniowych jak również do wystąpienia efektów niestacjonarnych nawet wtedy, kiedy podczas wczesnych stadiów uszkodzeń ich intensywność jest mała a wzrost poziomu drgań i szumu jest pomijalny, porównując go z poziomem przy stanach zagrożenia. Użyteczna jest w tym wypadku metoda widm wyższego rzędu, która odpowiednio definiuje efekty nieliniowe. Zamieszczone w publikacji analizy wskazują na dużą użyteczność widm Hilberta a w szczególności empirycznej dekompozycji sygnału (EMD), która pozwala na analizę niestacjonarnego charakteru sygnału. Głównym celem badań było znalezienie skutecznej metody przetwarzania sygnałów dla gigacyklowych wytrzymałościowych procesów zmęczeniowych oraz zbadanie wpływu obciążeń dynamicznych. Efektywny sposób analizy sygnału jest szczególnie ważny w diagnostyce maszyn obrotowych gdzie występują wysoko częstotliwościowe obciążenia.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2009, 4(52); 85-92
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Applying LCS to affective image classification in spatial - frequency domain
    Autorzy:
    Lee, P. -M.
    Hsiao, T.-C.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/91808.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    image classification
    pattern recognition
    Hilbert-Huang transform
    HHT
    empirical mode decomposition
    EMD
    Hilbert transform
    HT
    Extended Classifier Systems
    XCSs
    Area Under Curve
    AUC
    Radial-Basis Function Network
    RBF Network
    LCS
    Opis:
    Recent studies have utilizes color, texture, and composition information of images to achieve affective image classification. However, the features related to spatial-frequency domain that were proven to be useful for traditional pattern recognition have not been tested in this field yet. Furthermore, the experiments conducted by previous studies are not internationally-comparable due to the experimental paradigm adopted. In addition, contributed by recent advances in methodology, that are, Hilbert-Huang Transform (HHT) (i.e. Empirical Mode Decomposition (EMD) and Hilbert Transform (HT)), the resolution of frequency analysis has been improved. Hence, the goal of this research is to achieve the affective image-classification task by adopting a standard experimental paradigm introduces by psychologists in order to produce international-comparable and reproducible results; and also to explore the affective hidden patterns of images in the spatial-frequency domain. To accomplish these goals, multiple human-subject experiments were conducted in laboratory. Extended Classifier Systems (XCSs) was used for model building because the XCS has been applied to a wide range of classification tasks and proved to be competitive in pattern recognition. To exploit the information in the spatial-frequency domain, the traditional EMD has been extended to a two-dimensional version. To summarize, the model built by using the XCS achieves Area Under Curve (AUC) = 0.91 and accuracy rate over 86%. The result of the XCS was compared with other traditional machine-learning algorithms (e.g., Radial-Basis Function Network (RBF Network)) that are normally used for classification tasks. Contributed by proper selection of features for model building, user-independent findings were obtained. For example, it is found that the horizontal visual stimulations contribute more to the emotion elicitation than the vertical visual stimulation. The effect of hue, saturation, and brightness; is also presented.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2014, 4, 2; 99-123
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies