Informacja

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

Wyszukujesz frazę "empirical mode decomposition (EMD)" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-8 z 8
Tytuł:
Parameter identification of ship maneuvering models using recursive least square method based on support vector machines
Autorzy:
Zhu, M.
Hahn, A.
Wen, Y.
Bolles, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/116455.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
Tematy:
ship manoeuvering
recursive least square method
ship manoeuvering model
ship maneuverability prediction
Support Vector Machines (SVM)
empirical mode decomposition (EMD)
Computational Fluid Dynamics (CFD)
Extended Kalman Filter (EKF)
Opis:
Determination of ship maneuvering models is a tough task of ship maneuverability prediction. Among several prime approaches of estimating ship maneuvering models, system identification combined with the full-scale or free- running model test is preferred. In this contribution, real-time system identification programs using recursive identification method, such as the recursive least square method (RLS), are exerted for on-line identification of ship maneuvering models. However, this method seriously depends on the objects of study and initial values of identified parameters. To overcome this, an intelligent technology, i.e., support vector machines (SVM), is firstly used to estimate initial values of the identified parameters with finite samples. As real measured motion data of the Mariner class ship always involve noise from sensors and external disturbances, the zigzag simulation test data include a substantial quantity of Gaussian white noise. Wavelet method and empirical mode decomposition (EMD) are used to filter the data corrupted by noise, respectively. The choice of the sample number for SVM to decide initial values of identified parameters is extensively discussed and analyzed. With de-noised motion data as input-output training samples, parameters of ship maneuvering models are estimated using RLS and SVM-RLS, respectively. The comparison between identification results and true values of parameters demonstrates that both the identified ship maneuvering models from RLS and SVM-RLS have reasonable agreements with simulated motions of the ship, and the increment of the sample for SVM positively affects the identification results. Furthermore, SVM-RLS using data de-noised by EMD shows the highest accuracy and best convergence.
Źródło:
TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2017, 11, 1; 23-29
2083-6473
2083-6481
Pojawia się w:
TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykrywanie luzu w układzie tłok-cylinder przy wykorzystaniu analizy EMD
Detection of clearance in the piston-cylinder assembly using EMD analysis
Autorzy:
Czech, P.
Madej, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/258109.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
diagnostyka
silnik spalinowy
analiza EMD
diagnosis
combustion engine
EMD analysis
empirical mode decomposition analysis
Opis:
W artykule przedstawiono próbę oceny zużycia złożenia tłok-cylinder za pomocą sygnału drgań rejestrowanego na kadłubie silnika ZI. Obiektem badań był czterocylindrowy silnik spalinowy o pojemności 1,2 dm3. W badaniach zastosowano metodę empirycznej dekompozycji jako nowe podejście do diagnozowania uszkodzeń silników spalinowych. Poprzez zastosowanie tej metody w przeprowadzonych badaniach złożony sygnał drgań bloku silnika został rozłożony na szereg poziomów dekompozycji, umożliwiających rozróżnienie lokalnych właściwości sygnału w dziedzinie czasu. Uzyskane sygnały z procesu dekompozycji poddano analizie widmowej, w celu określenia ich cech energetycznych. Analizę przeprowadzono dla różnych pasm częstotliwości. Z przeprowadzonych badań wynika, że istnieje możliwość wykorzystania analizy EMD do oceny luzu w układzie tłok-cylinder.
The paper presents an attempt to evaluate the wear of a piston-cylinder assembly with the aid of vibration signal recorded on the spark ignition (SI) engine body. The subject of the study was a four-cylinder combustion engine 1.2 dm3. In this research, an empirical mode decomposition (EMD) based approach for internal combustion engine fault diagnosis is investigated. EMD is a new time-frequency methods for analysing nonlinear and nonstationary signals generated by an IC engine. By using this method, the complicated vibration signal of the engine block was decomposed into an intrinsic mode function. It allowed us to differentiate local features of the vibration signal in time domain. Obtained signals were given under the analysis of the frequency domain to determine their energetic features. Analysis was conducted for various frequency bands. According to our studies, it is possible to utilise empirical mode decomposition (EMD) for the evaluation of the clearance in a piston-cylinder assembly.
Źródło:
Problemy Eksploatacji; 2008, 4; 65-72
1232-9312
Pojawia się w:
Problemy Eksploatacji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Speech Enhancement Using Sliding Window Empirical Mode Decomposition and Hurst-based Technique
Autorzy:
Poovarasan, Selvaraj
Chandra, Eswaran
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/176311.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
speech enhancement
Empirical Mode Decomposition
EMD
Intrinsic Mode Functions
hurst exponent
Sliding Window
SW
Opis:
The most challenging in speech enhancement technique is tracking non-stationary noises for long speech segments and low Signal-to-Noise Ratio (SNR). Different speech enhancement techniques have been proposed but, those techniques were inaccurate in tracking highly non-stationary noises. As a result, Empirical Mode Decomposition and Hurst-based (EMDH) approach is proposed to enhance the signals corrupted by non-stationary acoustic noises. Hurst exponent statistics was adopted for identifying and selecting the set of Intrinsic Mode Functions (IMF) that are most affected by the noise components. Moreover, the speech signal was reconstructed by considering the least corrupted IMF. Though it increases SNR, the time and resource consumption were high. Also, it requires a significant improvement under nonstationary noise scenario. Hence, in this article, EMDH approach is enhanced by using Sliding Window (SW) technique. In this SWEMDH approach, the computation of EMD is performed based on the small and sliding window along with the time axis. The sliding window depends on the signal frequency band. The possible discontinuities in IMF between windows are prevented by the total number of modes and the number of sifting iterations that should be set a priori. For each module, the number of lifting iterations is determined by decomposition of many signal windows by standard algorithm and calculating the average number of sifting steps for each module. Based on this approach, the time complexity is reduced significantly with suitable quality of decomposition. Finally, the experimental results show the considerable improvements in speech enhancement under non-stationary noise environments.
Źródło:
Archives of Acoustics; 2019, 44, 3; 429-437
0137-5075
Pojawia się w:
Archives of Acoustics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Tests of basic voice stress detection techniques
Autorzy:
Staroniewicz, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/128166.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Instytut Mechaniki Stosowanej
Tematy:
Voice Stress Analysis
Empirical Mode Decomposition
analiza napięcia głosowego
VSA
empiryczna dekompozycja sygnału
EMD
Opis:
The modern speech processing techniques enable new possibilities of potential applications. Besides speech and speaker recognition, also the information about speakers’ physical condition, emotional state or stress can be detected in speech signal. Since emotional stress can occur during deception, its detection in speech could be used for law or security services. The paper presents the comparative tests of two voice stress detection techniques: one based on trials of microtremors detection relying on an iterative EMD method (Empirical Mode Decomposition) and the second one based on the statistical analysis of fundamental frequency and MFCC parameters. The preliminary tests were carried on the group of 12 speakers (6 males and 6 females) answering yes/no to the list of a few dozen personal questions. The presented research revealed the speakers’ very high personal influence on the obtained results.
Źródło:
Vibrations in Physical Systems; 2019, 30, 1; 1-6
0860-6897
Pojawia się w:
Vibrations in Physical Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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 1-8 z 8

    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