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经验模式分解(EMD)是分析非线性、非平稳信号的有力工具，它将信号分解为突出了原信号的不同时间尺度的局部特征信息的内在模函数(IMF)分量。本文通过将各IMF分量输入到BP网络中进行训练学习和故障诊断，比直接输入原信号可以提高BP网络对故障诊断的准确率，而且减少了训练时间。
基于EMD与神经网络的机械故障诊断技术
【摘 要】
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经验模式分解(EMD)是分析非线性、非平稳信号的有力工具，它将信号分解为突出了原信号的不同时间尺度的局部特征信息的内在模函数(IMF)分量。本文通过将各IMF分量输入到BP网络
【机 构】
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中国海洋大学电子工程系
【出 处】
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中国海洋大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2004年2期
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