振动与冲击
振動與遲擊
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JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCK
2013年
8期
63-67
,共5页
振动与波%经验模态分解%EEMD%滤波
振動與波%經驗模態分解%EEMD%濾波
진동여파%경험모태분해%EEMD%려파
为了消除野值和噪声信号对观测数据的影响,给出一种基于集合经验分解的具有稳健性的滤波算法:首先用滑动中值滤波算法剔除原始数据中的野值,然后采用集合经验模态分解算法,抑制数据中的噪声.数值仿真和实际工程应用表明,该方法不仅能剔除野值,抑制信号中的噪声,提高信噪比,还能够有效消除模态混叠问题,将被测信号中不同的频率成分独立分解在不同的固有模态函数中,从而得到更清晰的时频分布,有利于实际数据处理中的信号分析和故障诊断.
為瞭消除野值和譟聲信號對觀測數據的影響,給齣一種基于集閤經驗分解的具有穩健性的濾波算法:首先用滑動中值濾波算法剔除原始數據中的野值,然後採用集閤經驗模態分解算法,抑製數據中的譟聲.數值倣真和實際工程應用錶明,該方法不僅能剔除野值,抑製信號中的譟聲,提高信譟比,還能夠有效消除模態混疊問題,將被測信號中不同的頻率成分獨立分解在不同的固有模態函數中,從而得到更清晰的時頻分佈,有利于實際數據處理中的信號分析和故障診斷.
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