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WignerVille分布(WVD)凭借优良的数学性质被广泛应用于信号处理等领域,但因其不满足可加性而引起的交叉项却影响信号分析的准确性。针对此问题提出利用二次聚合经验模态分解(EnsembleEmpiricalModeDecomposition,EEMD)消除 WignerVille分布交叉项的方法。该方法首先用 EEMD将原信号分解成为若干本征模函数(IntrinsicModeFunction,IMF),再利用 EEMD对获得的 IMF进行二次处理,得到一组新的 IMF,然后对新得到的若干模态成