【摘 要】
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为实现桥梁挠度监测信号各种效应值的分离,提出1种基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)结
【机 构】
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武汉理工大学道路桥梁与结构工程湖北省重点实验室,华中师范大学城市与环境科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（５１４０８４５２）；湖北省重点实验室开放基金项目（ＤＱＪＪ２０１７０９）
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为实现桥梁挠度监测信号各种效应值的分离,提出1种基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)结合二阶盲源辨识(Second Order Blind Identification,SOBI)的单通道盲源分离算法。首先利用自适应噪声的完备集合经验模态分解将单通道的桥梁挠度信号分解为一系列线性平稳的本征模函数,计算各子序列的排列熵(Permutation Entropy
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