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提出用小波降噪后再用经验模态分解（EMD）对信号进行分析，利用小波包对信号分解重构，去除噪声干扰信号，然后再对信号进行EMD分解。该方法减少噪声对EMD分解的干扰，从而减少由于分解无用的噪声信号引入的边界效应误差和分解层数，提高EMD分解的准确性和时效性，使EMD算法在信号的分析中更具实用性。
小波降噪在信号基于EMD的Hilbert变换中的应用
【摘 要】
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提出用小波降噪后再用经验模态分解（EMD）对信号进行分析，利用小波包对信号分解重构，去除噪声干扰信号，然后再对信号进行EMD分解。该方法减少噪声对EMD分解的干扰，从而减少由于分解
【机 构】
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江南大学机械工程学院
【出 处】
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噪声与振动控制
【发表日期】
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2008年3期
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