【摘 要】
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针对深海水平流涡街信号的微弱性、低频性,易被噪声淹没难以提取的特点,文章提出一种基于整体经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和伪信号技术的消噪
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针对深海水平流涡街信号的微弱性、低频性,易被噪声淹没难以提取的特点,文章提出一种基于整体经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和伪信号技术的消噪方法。通过分析经过EEMD分解及希尔伯特变换(Hilbert transform,HT)后信号的时频特性,确定组成信号的主要两阶固有模态参数(intrinsic mode functions,IMF),结合双伪信号技术进一步处理后识别信号频率。模拟实验与仿真结果对比表明,该方法能有效提高信号的抗干扰能力,精确估计涡街信号频率。
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