小波变换与EMD结合提取非平稳风速时变均值技术

"这篇论文是2008年发表的，属于工程技术领域的研究，主要探讨如何从非平稳风速数据中提取时变均值。研究人员应用了小波变换和经验模态分解（EMD）技术，针对风速的非平稳特性进行分析。文章指出，非平稳风速可以分解为时变平均风速和随机脉动风速两部分，这一理论基于Gramer定理。通过小波变换的能量突变检测来确定准确的分解层次，从而获得精确的时变均值。对比实验结果显示，采用这种方法比单独使用EMD方法在提取时变平均风速上更准确、更可靠。该研究对于理解和分析风速对结构动态响应的影响具有重要意义，特别是在考虑台风和阵风等极端天气条件下的风荷载计算。" 文章深入探讨了非平稳风速的分析问题，其中核心概念包括： 1. **非平稳风速**：风速并非恒定不变，而是随时间和空间呈现随机变化。在台风或阵风等特殊情况下，风速展现出明显的非高斯非平稳特性。 2. **Gramer定理**：这是时间序列分析的重要理论，它扩展了Wold分解定理，表明任何非平稳序列可以分解为时变趋势和平稳随机成分。 3. **时变均值**：时变平均风速是风速时程的非平稳特征的主要表现，准确提取这一成分对于理解风速的影响至关重要。 4. **小波变换**：作为分析工具，小波变换能够捕捉信号的局部特征和时间频率信息，特别适用于非平稳信号的分析。在文中，通过单尺度小波能量的突变来确定时变均值的分解层次。 5. **经验模态分解（EMD）**：另一种用于信号分解的方法，但文章指出利用小波变换在提取时变均值方面更准确。 6. **风荷载计算**：在土木工程中，平均风速和脉动风速分别影响结构的静态和动态响应，准确的风速分析对于结构设计和安全评估至关重要。 7. **实验结果**：通过对比，证明了结合小波变换的方法在提取非平稳风速的时变均值上优于传统的EMD方法，提高了风速分析的精度和可靠性。 这篇论文提供了新的方法来处理和分析非平稳风速，对于风工程和结构动力学的研究具有实际应用价值。