基于完备集合经验模态分解的赣江径流多尺度变化特征.docx
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基于完备集合经验模态分解的赣江径流多尺度变化特征赣江是中国重要的河流之一,其流域内的径流变化对于水资源管理和生态环境保护具有重要意义。为了深入研究赣江的径流变化特征,本文基于完备集合经验模态分解(CEEMD)方法,从多尺度的角度对赣江流域的径流进行分析,揭示其多尺度变化特征。1.引言赣江流域是江西省的主要河流流域之一,其地理位置、气候和人类活动等因素导致了径流的多尺度变化。掌握径流的多尺度变化特征对于水资源管理和生态环境保护具有重要意义。因此,本研究基于CEEMD方法对赣江流域的径流进行多尺度分析。2.数
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基于完备集合经验模态分解的结构损伤识别基于完备集合经验模态分解的结构损伤识别摘要:结构损伤识别是结构健康监测领域的重要问题。本文提出了一种基于完备集合经验模态分解(EMD)的结构损伤识别方法。通过对结构的振动信号进行EMD分解,得到一组有序的本征模态函数(IMF),并提取每个IMF的能量特征和时频特征。然后采用完备集合方法构建经验模态函数矩阵(EMM),并通过计算EMM之间的相关系数得到结构损伤识别的特征向量。最后,利用支持向量机(SVM)分类器对特征向量进行分类,实现结构损伤的自动识别。实验结果表明,所
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基于完备集合经验模态分解的结构损伤识别摘要结构损伤识别在工程领域具有广泛的应用价值。本文提出了一种基于完备集合经验模态分解(CEEMDAN)的方法,用于识别结构的损伤。该方法将原始信号通过CEEMDAN分解,然后提取特征并进行分类,最终实现对结构损伤的识别。首先,介绍了结构损伤识别的现状和相关研究。然后,详细阐述了CEEMDAN算法的原理和实现步骤,并将该算法与传统的经验模态分解(EMD)进行了比较。接着,提出了基于CEEMDAN的结构损伤识别方法,包括特征提取和分类。最后,通过模拟数据和实际数据对该方法
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集合经验模态分解在区域降水变化多尺度分析及气候变化响应研究中的应用随着气候变化的不断影响和区域尺度气象事件的复杂性增加,如何准确地分析区域降水变化成为研究的重点。而集合经验模态分解(CEEMD)作为一种新型的时频分析方法,能够有效地捕捉非线性和非平稳信号的特征变化,已经成为区域降水变化分析中的重要工具之一。本文将探讨CEEMD在区域降水变化多尺度分析及气候变化响应研究中的应用。一、CEEMD方法简介集合经验模态分解(CEEMD)是近年来兴起的一种新型时频分析方法,它通过将信号分解为不同尺度的本征模态函数(