【摘要】：經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)是一種自適應(yīng)非線性非平穩(wěn)數(shù)據(jù)處理方法。噪聲輔助的EMD方法能克服EMD方法在處理間歇信號(hào)時(shí)出現(xiàn)的"模態(tài)混疊"現(xiàn)象。在這些噪聲輔助方法中,互補(bǔ)集總經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEEMD)和完全噪聲輔助噪聲集總經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEEMDAN)恢復(fù)了EMD分解的完整性。在現(xiàn)有分析方法上提出了完全互補(bǔ)小波噪聲輔助集總經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CCWEEMDAN)算法。該算法能用更小的集總數(shù)、更少的迭代次數(shù)和極小的計(jì)算消耗獲得更好的光譜分離效果和數(shù)目較少的篩選模態(tài)。
[Abstract]:Empirical mode decomposition (EMD) is an adaptive nonlinear and nonstationary data processing method. The noise-assisted EMD method can overcome the phenomenon of "modal aliasing" in the processing of intermittent signals by EMD method. In these noise-aided methods, complementary lumped empirical mode decomposition (CEEMD) and complete noise-assisted noise aggregate empirical mode decomposition (CEEMDAN) restore the integrity of EMD decomposition. On the basis of the existing analysis methods, the (CCWEEMDAN) algorithm of total empirical mode decomposition (EMD) with complete complementary wavelet noise is proposed. The algorithm can obtain better spectral separation effect and fewer screening modes with smaller total number of sets, fewer iterations and minimal computational cost.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)牽引動(dòng)力國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61134002;51305358)
【分類號(hào)】：TN911.4

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本文編號(hào)：2321405