【摘 要】
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针对泄流结构振动信号非平稳性和特征信息被强噪声淹没的实际问题,提出一种基于具有自适应噪声的完整集成经验模态分解（CEEMDAN）和奇异值分解（SVD）联合的信号降噪方法。对一维泄
【机 构】
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华北水利水电大学水利学院,黄河水利职业技术学院土木与交通工程学院
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针对泄流结构振动信号非平稳性和特征信息被强噪声淹没的实际问题,提出一种基于具有自适应噪声的完整集成经验模态分解（CEEMDAN）和奇异值分解（SVD）联合的信号降噪方法。对一维泄流振动信号时程进行CEEMDAN分解,将信号分解为一系列固有模态函数分量（IMF）,运用频谱分析方法筛选包含主要振动信息的IMF分量,滤除低频水流噪声,实现信号的初次滤波;利用排列熵理论确定含噪声较多的IMF分量,采用奇异值分解技术提取奇异值信息,运用奇异熵增量定阶理论滤除IMF分量中的高频噪声,实现信号的二次滤波;将包含结构振动
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