【摘 要】
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针对电导波动信号的非线性非平稳特征以及EMD（empirical mode decomposition,经验模式分解）方法存在的模态混叠等不足,提出了一种基于EEMD（ensemble empirical mode decompositi
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针对电导波动信号的非线性非平稳特征以及EMD（empirical mode decomposition,经验模式分解）方法存在的模态混叠等不足,提出了一种基于EEMD（ensemble empirical mode decomposition,集合经验模式分解）的改进HHT（Hilbert-Huang transform,希尔伯特-黄变换）和RBF（radial basis function,径向基函数）神经网络相结合的垂直上升管气液两相流的流型识别方法。首先对电导波动信号进行EEMD分解,利用改进HHT
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