运用总体经验模态分解的疲劳信号降噪方法

被引：27

作者：

陈隽 ^{[1
,2
]}

李想 ^{[2
]}

机构：

[1] 同济大学土木工程防灾国家重点实验室

[2] 同济大学建筑工程系

来源：

振动测试与诊断. | 2011年 / 31卷 / 01期

关键词：

总体经验模态分解; 疲劳信号; 降噪; 小波变换;

D O I：

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2011.01.017

中图分类号：

TN911.4 [噪声与干扰];

学科分类号：

081002 ;

摘要：

将总体经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)用于疲劳应变信号降噪,并与小波变换(wavelet transform,简称WT)方法进行了对比。提出了基于EEMD方法的疲劳应变信号降噪计算步骤,并分别用于模拟信号、试验数据和实测资料的降噪处理。讨论了EEMD计算参数对降噪效果的影响,给出了计算参数的选取原则。结果表明,EEMD方法可以较好地降低疲劳信号的噪声,提高应力循环次数统计的准确度,具有自适应的特点。

引用

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