【摘 要】
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将总体经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD）用于疲劳应变信号降噪,并与小波变换（wavelet transform,简称WT）方法进行了对比。提出了基于EEMD方法的疲
【机 构】
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同济大学土木工程防灾国家重点实验室,同济大学建筑工程系
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将总体经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD）用于疲劳应变信号降噪,并与小波变换（wavelet transform,简称WT）方法进行了对比。提出了基于EEMD方法的疲劳应变信号降噪计算步骤,并分别用于模拟信号、试验数据和实测资料的降噪处理。讨论了EEMD计算参数对降噪效果的影响,给出了计算参数的选取原则。结果表明,EEMD方法可以较好地降低疲劳信号的噪声,提高应力循环次数统计的准确度,具有自适应的特点。
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