【摘 要】
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基于经验模态分解(empiricalmode decomposition,简称EMD)算法因递归分解模式所造成的固有缺陷,将使用变分原理进行分解的变模式分解(variationalmode decomposition,简称VMD
【机 构】
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天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室
【基金项目】
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国家科技支撑计划资助项目(2015BAF07B04)
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基于经验模态分解(empiricalmode decomposition,简称EMD)算法因递归分解模式所造成的固有缺陷,将使用变分原理进行分解的变模式分解(variationalmode decomposition,简称VMD)算法引人到爆震识别领域,发现VMD算法对比EMD算法有较高的计算效率与准确性,而且表现出了较好的鲁棒性,更加适合于在混有强烈背景噪声的缸盖振动信号中提取爆震特征。在此基础上,针对VMD算法分解层数需要手动选择的缺点,利用各阶分量的中心频率之差,提出了一种可以自适应选择VMD分解层
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