【摘 要】
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采用经验模态分解（EMD）方法对涡街信号中混杂的干扰噪声进行滤除,提取出真实的涡街信号。该方法首先将原始信号输至二阶低通滤波器进行幅值归一化,然后将处理后的信号经EMD算法
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院,浙江迪元仪表有限公司
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采用经验模态分解（EMD）方法对涡街信号中混杂的干扰噪声进行滤除,提取出真实的涡街信号。该方法首先将原始信号输至二阶低通滤波器进行幅值归一化,然后将处理后的信号经EMD算法分解成各噪声分量和真实涡街信号分量,进一步通过施密特阈值翻转法统计频率并且判别出真实的涡街信号所在的分量,从而达到提取涡街信号的目的。最后,通过对在线涡街流量信号进行仿真分析,验证了该数字信号处理方法的有效性。
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