【摘 要】
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振动信号在噪声影响下,特征提取十分困难。为此应用同步挤压小波变换（Synchrosqueezing Wavelet Transform,SST）对振动信号进行降噪,针对分解后本征模态分量（Intrinsic Mode Fun
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(2572017EB02;2572017CB07);东北林业大学双一流科研启动基金(411112438);哈尔滨市科技局创新人才基金(2017RAXXJ018);国家自然基金面上项目(31570547)
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振动信号在噪声影响下,特征提取十分困难。为此应用同步挤压小波变换（Synchrosqueezing Wavelet Transform,SST）对振动信号进行降噪,针对分解后本征模态分量（Intrinsic Mode Function,IMF）的选取问题,提出一种基于瞬时频率复杂度和自相关系数峰度值的同步挤压小波变换降噪方法。算法首先对原始信号进行SST信号分解并提取小波脊线生成固有模态分量,然后对生成的分量进行Hilbert变换得到瞬时频率曲线,再根据瞬时频率的复杂度选择相应的合成分量重构信号。为了进一
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