【摘 要】
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基于集合经验模态分解（EEMD）在信号的预处理上的不足之处,提出了一种基于自适应EEMD分解的盲源分离算法,即：先根据原始信号自身的特点确定加入白噪声的幅值标准差和集成次数,再
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基于集合经验模态分解（EEMD）在信号的预处理上的不足之处,提出了一种基于自适应EEMD分解的盲源分离算法,即：先根据原始信号自身的特点确定加入白噪声的幅值标准差和集成次数,再进行EEMD分解,对所得IMF分量进行模糊综合评价以选出有效的IMF分量,构造IMF分量矩阵,最后利用盲源分离算法对其进行盲辨识,完成对信号的分解与重构。分别通过模拟信号和桥梁实测振动信号对该算法进行验证。结果表明：所提算法具有可行性,且能运用于实际结构信号的预处理。
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