【摘 要】
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基于噪声利用机制,集成噪声重构经验模式分解方法（Ensemble noise-reconstructed empirical mode decomposition,ENEMD）利用原信号中固有噪声分量改善模式混淆现象,并通过固有
【机 构】
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上海无线电设备研究所,西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51405301);上海市青年科技启明星计划(16QB1403700)资助项目
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基于噪声利用机制,集成噪声重构经验模式分解方法（Ensemble noise-reconstructed empirical mode decomposition,ENEMD）利用原信号中固有噪声分量改善模式混淆现象,并通过固有噪声分量的相互抵消作用实现信号降噪。然而,该方法中关键噪声估计技术采用类硬阈值处理方式,忽略系数之间相关性。为此,研究基于相邻系数降噪原理的ENEMD噪声估计技术,提高固有噪声分量估计的准确性。在此基础上,将改进ENEMD方法引入Hilbert-Huang变换中,提出改进ENEMD
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