【摘 要】
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经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是处理非线性和非平稳信号的有效方法。该方法根据自身信号的特点,将信号分解成若干个本征模态函数IMF之和,弥补了短时傅里叶、小波分解和Wigner-Ville分布的不足。目前,EMD广泛应用于机械故障诊断、生物医学信号分析和通讯信号分析等领域。本文对EMD的理论进行了分析,以算法本身固有的缺点为突破口,对EMD中的端点效
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经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是处理非线性和非平稳信号的有效方法。该方法根据自身信号的特点,将信号分解成若干个本征模态函数IMF之和,弥补了短时傅里叶、小波分解和Wigner-Ville分布的不足。目前,EMD广泛应用于机械故障诊断、生物医学信号分析和通讯信号分析等领域。本文对EMD的理论进行了分析,以算法本身固有的缺点为突破口,对EMD中的端点效应问题和模态混叠问题进行了研究,并给出了相应的解决方案。研究的主要内容如下:(1)针对用的机械故障信号时
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