【摘 要】
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提出了一种基于总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和Choi-Williams分布联合的时频分析算法,该算法采用EEMD算法将信号从频域上分离为若干个固有
【机 构】
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中北大学电子测试技术国家重点实验室中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室北京理工大学机电学院
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提出了一种基于总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和Choi-Williams分布联合的时频分析算法,该算法采用EEMD算法将信号从频域上分离为若干个固有模态函数之和,再对各分量进行Choi-Williams分布,得到了信号的时频分布特征,有效地消除了信号内部各模态函数之间时频分布的交叉项,从而挖掘信号的本质及相关特征.通过对实测侵彻两层厚度不同的混凝土靶板的加速度信号,采用EEMD和Choi-Williams分布联合时频分析,得出弹体激
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