【摘 要】
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数据分析长度的选取是提取结构振动特征信息的关键,人为选取信号分析的数据长度会导致其计算结果存在一定误差,为减少主观因素影响,提出一种基于改进多尺度排列熵(improved m
【机 构】
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华北水利水电大学水利学院,水资源高效利用与保障工程河南省协同创新中心,河南省水工结构安全工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51679091),广东省水利科技创新基金资助项目(2020⁃18),广州市科技计划资助项目(2020ky34),华北水利水电大学研究生教育创新计划资助项目(YK2019⁃20)
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数据分析长度的选取是提取结构振动特征信息的关键,人为选取信号分析的数据长度会导致其计算结果存在一定误差,为减少主观因素影响,提出一种基于改进多尺度排列熵(improved multi⁃scale permutation entropy,简称IMPE)的振测数据分析长度的方法。对于获得的振动信号,将一维的时间序列数据多尺度化后进行粗粒化处理,确定其相空间重构参数。选取不同长度的振测数据,分别计算多尺度排列熵(multi⁃scale permutation entropy,简称MPE)熵值,发现熵值对数据长度
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