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针对变分框架下，一种新的模态分解——变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）的最优模态分量选择和关键参数辨识问题，借鉴折半查找的思想，提出应用多尺度熵相关系数和频域相关系数来改进VMD的上述关键环节，并通过轴承故障信号仿真研究其频域分解的数据特点，揭示其滤波本质；轴承故障信号仿真及工程应用的结果表明，相对于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）和总体平均经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Dec