【摘 要】
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EMD(Empirical Mode Decomposition)算法1995年由NASA海洋水波实验室提出,本质上是一种将时域信号按频率尺度分解的数值算法,对于线性时不变系统,它可以从时域信号中直接提取
【出 处】
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2002年上海国际工业博览会—振动工程与信息化学术研讨会
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EMD(Empirical Mode Decomposition)算法1995年由NASA海洋水波实验室提出,本质上是一种将时域信号按频率尺度分解的数值算法,对于线性时不变系统,它可以从时域信号中直接提取具有不同特征时间尺度的内禀模式函数(IMF,Intrinsic Mode Function),分解得到的IMFs之间具有正交性,且分解唯一.本文以此为基础,将NExT(Natural Excitation Technique)方法推广到多点随机激励下的复模态情况,对多自由度线性系统产测响应信号的互相关函数进行EMD分解,并进而实现模态参数的辨识.
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