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针对铡草机振动信号噪声污染的问题,采用EMD(Empirical mode decomposition)与基于SURE(Stein's unbiased risk estimate)的自适应阈值算法,并利用自相关函数性质与二阶可导阈值函数,对铡草机振动信号进行研究.结果表明:1)模拟信号经EMD自适应阈值去噪后,信噪比SNR(Signal to-noise ratio)提高了15?19 dB;经小波阈值去噪后,SNR提高了9～13 dB;经EMD低通去噪后,SNR提高了5?11 dB;经EMD阈值去噪后,SNR提高了12～15 dB.2)铡草机振动信号经EMD自适应阈值算法去噪后,＞200 Hz的高频信号均消除,并且保留了≤200 Hz低频信号的幅值;经小波阈值去噪后,振动信号＞200 Hz的高频信号未能消除;经EMD低通与EMD阈值去噪后,振动信号≤200 Hz低频信号幅值降低,导致部分信号失真.本研究提出的EMD自适应阈值算法可一定程度上降低铡草机振动信号噪声.