【摘 要】
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提出一种快速自适应经验模态分解（fast and adaptive empirical mode decomposition,简称FAEMD）,其算法结构和本征模态函数的特点与经验模态分解（empirical mode decomposition,
【机 构】
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上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室
【基金项目】
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科技部863计划资助项目（2012AA040106）, 国家自然科学基金资助项目（11372179）, 教育部新世纪优秀人才资助项目（NCET-13-0363）, 上海市科委创新项目（15JC1402600）
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提出一种快速自适应经验模态分解（fast and adaptive empirical mode decomposition,简称FAEMD）,其算法结构和本征模态函数的特点与经验模态分解（empirical mode decomposition,简称EMD）类似。采用顺序统计滤波器代替三次样条来拟合曲线,简易的终止准则使耗机时间大幅减小。该方法可以快速、有效、准确地分解信号,能够避免终止准则和端点效应问题,改善模态混叠和耗时问题。在滚动轴承故障诊断的应用中,效果表现良好。
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