【摘 要】
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目的从监测信号中恢复有效腐蚀信息(长期变化趋势、周期性窄带尖峰),提出一种基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)和小波阈值去噪(Wavelet Threshold Denoised
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB0702104);海洋工程装备材料腐蚀与防护基础问题研究(NO.2014CB643300)
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目的从监测信号中恢复有效腐蚀信息(长期变化趋势、周期性窄带尖峰),提出一种基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)和小波阈值去噪(Wavelet Threshold Denoised,WTD)相结合的自适应去噪算法(EMD-WTD)。方法先将信号进行EMD分解,利用最大信息系数(MaxInformationCoefficient,MIC)判断噪声主导和有效信号主导信号分量的分界点,然后将噪声主导的信号分量进行自适应小波阈值去噪。最后以人工模拟信号和电阻探针监测信号进
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