10.3969/j.issn.1000-3835.2013.08.012
集合经验模态分解的稳健滤波方法研究
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.
振动与波、经验模态分解、EEMD、滤波
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TB123(工程基础科学)
2013-06-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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