【摘 要】
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基于经验模态分解和奇异谱分析的基本思想,提出了一种降低混沌信号中噪声的方法.该方法首先利用经验模态分解将信号分解为多个固有模态函数,并形成特征矢量矩阵,然后对该矩阵进行奇异值分解,根据矩阵的奇异谱选择最优的重构阶数对固有模态函数进行重构,从而提取出淹没在噪声中的混沌信号.仿真结果验证了该方法的有效性.
【机 构】
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大庆石油学院机械科学与工程学院,大庆,163318
【出 处】
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2006年全国振动工程及应用学术会议
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基于经验模态分解和奇异谱分析的基本思想,提出了一种降低混沌信号中噪声的方法.该方法首先利用经验模态分解将信号分解为多个固有模态函数,并形成特征矢量矩阵,然后对该矩阵进行奇异值分解,根据矩阵的奇异谱选择最优的重构阶数对固有模态函数进行重构,从而提取出淹没在噪声中的混沌信号.仿真结果验证了该方法的有效性.
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