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为了在满足实时精确测量动物体重的需求,提出经验模态分解（EMD Empirical Mode Decomposition）算法来解决称重系统中体重数据不准确的问题。算法通过数据的预处理,对EMD算法的适应性改进,同时采用实际计算中较早退出的方法,实现在短时间内去除噪声,使得最终体重误差接近数据采集模块的系统误差,从而快速准确的得到动物体重值。对用于动物的动态称重的研究有很好推动作用。