【摘 要】
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针对桥梁挠度各成分的分离问题,提出一种基于EEMD-JADE的单通道盲源分离算法。首先,利用传统的集合经验模态分解法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)将单通道的
【机 构】
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武汉理工大学道路桥梁与结构工程湖北省重点实验室,武汉地铁运营有限公司,华中师范大学城市与环境科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51408452),道路桥梁与结构工程湖北省重点实验室(武汉理工大学)开放基金(DQJJ201906)
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针对桥梁挠度各成分的分离问题,提出一种基于EEMD-JADE的单通道盲源分离算法。首先,利用传统的集合经验模态分解法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)将单通道的桥梁挠度信号分解为一系列线性平稳的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF);然后,采用基于能量熵增量的判别法识别并剔除虚假的IMF分量,将能量熵增量较大的IMF分量组成盲源分离模型的输入信号;最后,采用矩阵联合近似对角化(Joint Approximate Diago
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