【摘 要】
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针对传统降噪方法存在噪声抑制与有用信息损失之间的矛盾,提出了一种基于集总经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和盲源分离(Blind Source Separation,BSS)的遥测振动信号降噪方法.首先将信号利用EEMD分解为一系列本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),根据信号的边际谱判别信号的主频率分量数目,IMF按照分解阶数从高到低组合成为对应主频率分量数目的 观测信号.对观测信号进行盲源分离,利用随机
【机 构】
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中国人民解放军91550部队,辽宁大连,116023
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针对传统降噪方法存在噪声抑制与有用信息损失之间的矛盾,提出了一种基于集总经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和盲源分离(Blind Source Separation,BSS)的遥测振动信号降噪方法.首先将信号利用EEMD分解为一系列本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),根据信号的边际谱判别信号的主频率分量数目,IMF按照分解阶数从高到低组合成为对应主频率分量数目的 观测信号.对观测信号进行盲源分离,利用随机噪声与信号相互独立的特性,分离出噪声信号,从而实现降噪处理工作.仿真信号和某次飞行器试验采集的遥测振动信号处理结果证明了方法的有效性.
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