【摘 要】
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自适应噪声辅助集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)解决了集成经验模态分解在集成平均过程中的分解不完备问题,但噪声残留和虚假分量问题仍然存在。针对CEEMDAN的不足,提出了自适应噪声加权优选经验模态分解(Weighted Mean⁃optimized Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,WMEMDAN)。该方法用改
【机 构】
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安徽工业大学机械工程学院,安徽理工大学矿山智能装备与技术安徽省重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFCO805100),国家自然科学基金资助项目(51975004),安徽理工大学矿山智能装备与技术安徽省重点实验室开放基金资助项目(201902005)。
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自适应噪声辅助集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)解决了集成经验模态分解在集成平均过程中的分解不完备问题,但噪声残留和虚假分量问题仍然存在。针对CEEMDAN的不足,提出了自适应噪声加权优选经验模态分解(Weighted Mean⁃optimized Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,WMEMDAN)。该方法用改
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