【摘 要】
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为实现对滚动轴承振动信号中特征频率成分的精确提取,提出了将互补总体平均经验模态分解（complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD）与小波包变换（wavele
【机 构】
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南京信息工程大学信息与控制学院,南京信息工程大学江苏省网络监控中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51405241,51505234,51575283）
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为实现对滚动轴承振动信号中特征频率成分的精确提取,提出了将互补总体平均经验模态分解（complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD）与小波包变换（wavelet package transform,简称WPT）相结合即CEMMD-WPT特征信号提取算法。两种方法的结合既有效解决了CEEMD分解后依然存在的模态混叠问题,又消除了进行WPT处理后产生虚假频率分量、频率混淆现象的影响。通过仿真试验验证了该方法的有效性,并应用于实际,取得很好
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