【摘 要】
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针对基于希尔波特黄变换（HHT）的时频谱存在受噪声影响大、高频部分时频分辨率低的缺点,提出将迭代奇异值分解（ISVD）降噪和重排谱图应用于HHT时频谱分析中。首先对噪声对HHT时频谱
【机 构】
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中国石油大学（北京）机电工程学院故障诊断实验室
【基金项目】
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国家863项目（2008AA06Z209）、教育部新世纪优秀人才支持计划（NCET-05-0110）、中国石油天然气集团公司创新基金（2006.A类）、石油科技中青年创新基金项目（07E1005）、北京市教育委员会共建项目资助
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针对基于希尔波特黄变换（HHT）的时频谱存在受噪声影响大、高频部分时频分辨率低的缺点,提出将迭代奇异值分解（ISVD）降噪和重排谱图应用于HHT时频谱分析中。首先对噪声对HHT时频谱的影响进行了分析,含噪实测信号经过经验模式分解（EMD）得到的基本模式分量（IMF）中含有很强的噪声成分,从中提取的瞬时参数不具有物理意义,构成的HHT时频谱混乱而不准确;然后利用ISVD降噪对实测信号进行了降噪处理,有效地去除了噪声,降噪后信号EMD分解得到的IMF分量其Renyi信息接近于0,是近似平稳的单分量信号,从中可
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