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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-08-09 06:25 标签： 简述氧传感器信号的检测方法
EMD及盲源分离在管道泄漏检测中的应用研究
管道运输在经济发展和人民生活中发挥着越来越重要的作用。然而一旦发生管道泄漏，不仅会造成严重的环境污染，甚至会危害人身安全。目前管道泄漏检测方法主要是利用信号处理的方法进行泄漏检测，但是此类方法的前提是泄漏信号已经获取，而实际中，有效泄漏信号常常混杂在多种干扰信号中，因此准确获取有效泄漏信号对进行泄漏检测及定位有重大意义。本文主要研究基于应力波的城市高压燃气管道泄漏检测中泄漏信号的提取及定位，采用EMD及盲源分离方法对采集信号进行分析及处理，提取有效泄漏信号，并在此基础上进行泄漏点定位。本文的主要工作包括：首先，在研究国内外管道泄漏检测技术的发展及现状基础上，探讨了有效泄漏信号的提取问题。针对源信号在不同混合方式下的数学模型，建立了瞬时线性盲混合模型，并在此基础上研究了超定及正定情况下的多种经典盲分离方法。在给定盲源分离效果评价指标的基础上，采用FastICA算法对多路混合语音信号进行了分离研究，并给出了仿真结果及分析。其次，提出&
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1引言在太阳、月亮等天体的潮汐引力作用下,地球会产生沾弹性形变现象,反映这种现象的可观测地球物理信号是重力固体潮信号[1]。这种重力潮汐的变化可以影响地壳应力的变化,积累大量的能量在地壳岩层中,以致触发地震[2]。同时,重力固体潮信号反映了太阳、月亮等天体潮汐引力的周期变化,若能从重力固体潮信号中单独分离出各个天体的潮汐引力分量,揭示各分量间的叠加关系,将能更深刻的理解天体间重力作用规律[3]。所以,重力固体潮信号的分析是地球物理与地震研究的重要方面。从重力固体潮信号的产生机理可以看出,它是一个多周期的合成信号[4]。为了反映这些分量之间的关系,文献[4]中,引入EMD(empirical mode decomposi-tion:经验模式分解)方法分析重力固体潮信号,得到了日波与半日波分量。但由于EMD分解所得的模态分量一般为调频调幅波[5~9],所以,EMD分解所得的模态分量并未揭示重力固体潮信号中的乘性调制关系。在循环平稳分...&
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Supported by:The Key Technology&Science Project for Major Accident Prevention and Control of Production Safety from State Administration ofWork Safety();Communications Science&Technology Project of Fujian Province(201330)引言瑞雷波勘探作为一种无损地震勘探方法,已经广泛应用于路基检测[1]、隧道超前地质预报[2-6]等多个领域。瑞雷波勘探技术主要原理是根据瑞雷波仪器实际检测到的信号,提取瑞雷波的频散曲线,再根据频散特性,对工程岩土体的物理力学性质做出合理的解释。但实际勘探记录信号中包含了瑞雷面波、P波、S波、反射波、折射波及噪声等各种信号,因此如何排除干扰波、有效识别瑞雷面波信号是瑞雷波勘探的关...&
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水资源问题历来是全世界普遍关注的重大问题,虚拟水作为水资源问题的一种研究思路,近年来正逐步成为学术界研究的热点。虚拟水是20世纪末伦敦大学艾伦教授提出的新概念[1]并将其应用到世界上最缺水的国家之一的以色列,发现可通过粮食的进口减少对国内水资源的消耗量来缓解本国水资源压力。目前公认的虚拟水的概念是生产商品和服务所需要的水资源[1-2]。本文中所说的虚拟水专指生产1 kg农产品所需要的水资源的数量,即单位质量虚拟水含量(SWD),虚拟水总量是指某地区生产所有农产品所需要的水资源总量。ZHUO La等研究了中国虚拟水贸易和气候的年际变化对作物生产和消费的影响,并指出中国的区域间的虚拟水贸易主要受地方经济和政府政策的影响,不受区域水资源禀赋差异的影响[3],ANDREA Fracasso等指出地中海地区虚拟流动的影响因素是地区水资源禀赋和农用地的灌溉价格[4],此外还有一些学者关注世界范围内虚拟水贸易的流动格局及其历...&
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0引言径流量是一个非线性的、不稳定的时间序列数据。在分析径流量数据时,若采用仅考虑时域的分析方法,往往不能反映瞬时情况。而在一些必要假设的基础上,对观测资料进行处理分析,是体现数据直观价值的重要途径。数据的分析方法有很多,如小波分析法是一种非线性的处理方法,能够在时域和频域内同时得到较高的分辨率,但会造成许多虚假的谐波,故具有一定的局限性[1]。傅里叶分析法是一种纯时频的数据处理方法,能够在频域内得到非常高的分辨率。但是,它在时域内却失去了分辨能力,对非线性、非稳态数据的处理存在一些不足[2]。1998年,美国国家宇航局的Norden E.Huang首次提出先对一组时间序列数据做经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD),再对各个分量进行希尔伯特变换的处理方法,被称为希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang-Transformation,HHT)[3]。EMD能把复杂数据分解成一系列的...&
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本文引用格式:樊新海,孙国强,张传清.基于噪声信号EMD的装甲车辆识别研究[J].兵器装备工程学报,1-115.Citation format:FAN Xinhai,SUN Guoqiang,ZHANG Chuanqing.Research on Armored Vehicle Classification Based onEMD of Noise Signal[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering,1-115.信息获取对于全面了解战场态势至关重要。战场信息的获取手段多种多样,各有所长。其中,地面战场目标识别系统依据用来提取特征的对象种类不同包括:基于图像特征的识别技术,基于地面震波的识别技术[1],基于磁信号特征的识别技术,基于雷达特征的识别技术[2-3]以及基于声信号特征的识别技术等[4]。该系统在获取战场信息方面具有高效、全天候侦察...&
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