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基于EEMD的振动信号自适应降噪方法
被引：184
作者：
陈仁祥
汤宝平
马婧华
机构：
[1] 重庆大学机械传动国家重点实验室
来源：
关键词：
集合经验模式分解;
降噪;
能量密度;
平均周期;
D O I：
10.13465/j.cnki.jvs.2012.15.015
中图分类号：
TN911.4 [噪声与干扰];
学科分类号：
080906 [电磁信息功能材料与结构];
摘要：
应用集合经验模式分解能有效抑制模态混叠的特性,根据白噪声经经验模式分解后其固有模式函数分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常量这一特点,设计了自动选择IMF分量重构信号的算法,提出了基于EEMD的振动信号自适应降噪方法。对仿真信号和滚动轴承振动信号的降噪结果表明了该降噪方法的可行性和有效性。
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