基于EP-CEEMDAN算法的非平穩(wěn)振動信號時頻分析
摘要: 針對經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)固有的模態(tài)混淆及集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)能在一定程度上抑制模態(tài)混淆但由于添加的白噪聲無法完全中和,原始信號的完備性無法保證。同時二者均無法免除端點效應(yīng)的干擾,模態(tài)混淆和端點效應(yīng)導(dǎo)致EMD和EEMD希爾伯特變換得到... (共7頁)
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