【摘 要】
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提出一种结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的振动信号趋势项提取方法。利用EMD将信号分解为一系列固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),根据振动
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提出一种结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的振动信号趋势项提取方法。利用EMD将信号分解为一系列固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),根据振动信号过零点特性,对属于趋势项的IMF分量进行判别,并对判别为趋势项的IMF分量进一步利用最小二乘法进行趋势项拟合,将拟合结果求和作为最终趋势项。数值模拟试验和实测数据处理结果表明,这一方法无需假设趋势项类型,且可不受EMD过程中模态混叠和端点效应的影响,使趋势项提取更为准确。
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