【摘 要】
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经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）算法作为新型时频分析方法受到广泛关注，它基于信号的极值特性处理信号，具有自适应强、无需预先确定基函数的优点。但EMD算法本身
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经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）算法作为新型时频分析方法受到广泛关注，它基于信号的极值特性处理信号，具有自适应强、无需预先确定基函数的优点。但EMD算法本身仍存在模态混叠及EMD强制降噪法易导致信号失真等一系列问题。针对EMD算法的缺陷，提出基于自相关函数的集合经验模态分解方法（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）与小波阈值降噪相结合的改进算法。首先利用自相关函数对高频固有模态函数（Intrinsic Mod
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