快速自适应经验模态分解方法的基本原理及其性能评估

发布时间：2017-10-01 12:23

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【摘要】：经验模态分解是一种有效的信号分解方法,尤其是针对非平稳非线性信号。然而,随着研究的深入,学者们发现该方法中存在着诸多弊端。根据Bhuiyan的研究,提出了一种针对一维信号的快速自适应经验模态分解方法。通过大量的数值仿真,证明这种方法不但能克服传统方法的弊端、得到高质量的分解结果,还能大幅度地提高计算效率。
【作者单位】： 上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室;
【关键词】： 经验模态分解 快速自适应经验模态分解 数值仿真
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11372176)
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 传统的信号处理方法大致可以分为两类:时域统计分析和傅里叶变换。然而,这些方法都基于一个共同的假设,处理对象是平稳线性信号。然而,工程实际中遇到的都是非平稳、非线性的瞬态信号,因此如果仍使用传统方法,往往会得到错误的结果。为此,学者们提出了许多针对非平稳非线性信

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本文编号：953449