【摘 要】
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针对低信噪比条件下集合经验模态分解（EEMD）在分解过程中产生的模态混叠问题,本文提出改进的EEMD阈值去噪方法。首先利用白噪声经EEMD分解后其固有模态函数（IMF）分量中能量密度与
【机 构】
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河北工业大学控制科学与工程学院,河北工业大学电气工程学院,陕西科技大学电气与信息工程学院
【基金项目】
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天津市科技支撑重点项目（12ZCZDGX014000）,河北省高等学校科学技术研究重点项目（ZD2014051）,河北工业大学博士科研启动费资助项目
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针对低信噪比条件下集合经验模态分解（EEMD）在分解过程中产生的模态混叠问题,本文提出改进的EEMD阈值去噪方法。首先利用白噪声经EEMD分解后其固有模态函数（IMF）分量中能量密度与平均周期乘积为常量的特性确定有用信号与含噪信号的分界点,对含噪信号进行＂粗筛＂;进而对粗筛出的含噪模态进行＂细筛＂,在此过程中采用＂3σ法则＂对第一层噪声信号进行细节处理,从而更好地保留有用信号的细节特征,继而通过能量估算方式对其他各个含噪模态进行阈值处理;最后进行信号重构。选取信噪比与均方误差作为去噪效果评价标准,经与实验
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