【摘 要】
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把一列时间序列数据通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)成本征模函数组(In-trinsic Mode Function,简称IMF),然后经希尔伯特变换(Hilbert Transformati
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把一列时间序列数据通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)成本征模函数组(In-trinsic Mode Function,简称IMF),然后经希尔伯特变换(Hilbert Transformation,简称HT)获得频谱的信号时频分析新方法引入到旋转机械振动信号处理领域.介绍了该方法的理论和算法.首先,采用调频调幅仿真信号对该方法进行仿真验证;其次,把一实测的旋转机械油膜涡动故障振动信号进行了基于EMD和HT的时频分析.仿真和实测信号的分析结果说明,用基于
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