【摘 要】
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研究基于解析模态分解（analytical mode decomposition,AMD）法的信号趋势项提取方法,将趋势项定义为满足一定频率限值的信号分量,并探讨AMD的端部效应。对比AMD和经验模态分解（e
【基金项目】
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上海市科技创新行动计划(16DZ1200103);上海市自然科学基金(16ZR1438900)
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研究基于解析模态分解（analytical mode decomposition,AMD）法的信号趋势项提取方法,将趋势项定义为满足一定频率限值的信号分量,并探讨AMD的端部效应。对比AMD和经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）法的数值模拟与实测数据结果,验证该方法的可行性。分析结果表明：AMD法和EMD法对于趋势项的提取都具有很好的适用性,无须事先假定趋势项类型;与EMD法相比,AMD法处理长时间数据的效率更高。
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