【摘 要】
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经验模式分解（empirical mode decomposition简称EMD）中包络均值代替信号实际均值的算法误差,使其在处理复杂多频振动信号时易出现模式混叠,引起分析误差。针对这一问题,采用同
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50876057);上海大学理工类创新基金资助项目(K.10-0109-13-007);上海市高校青年教师培养计划资助项目(N.37-0109-14-203)
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经验模式分解（empirical mode decomposition简称EMD）中包络均值代替信号实际均值的算法误差,使其在处理复杂多频振动信号时易出现模式混叠,引起分析误差。针对这一问题,采用同步压缩小波变换（synchrosqueezed wavelet transform,简称SWT）根据时间-尺度平面中各元素模的大小,对平面内的能量进行重新分配,通过映射关系将时间-尺度平面转化为时间-频率平面,获得频率曲线更加集中的时频表达。这一方法的正交性与算法自身良好的数据驱动性降低了模式混叠引起的时频分析
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