
基于EEMD的振动信号自适应降噪方法
An adaptive de-noising method based on Ensemble Empirical Mode Decomposition for vibration signal
摘 要:应用集合经验模式分解(Ensemble empirical mode decomposition ,EEMD)能有效抑制模态混叠的特性,根据白噪声经经验模式分解(Empirical mode decomposition, EMD)后其固有模式函数(intrinsic mode functions ,IMF)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。
集合经验模式分解 / 降噪 / 能量密度 / 平均周期 {{custom_keyword}} /
ensemble empirical mode decomposition / de-noising / energy density / averaged period {{custom_keyword}} /
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