基于奇异值分解(SVD)差分谱降噪和本征模函数(IMF)能量谱的改进Hilbert-Huang方法

柴凯; 张梅军; 黄杰; 唐俊刚

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基于奇异值分解(SVD)差分谱降噪和本征模函数(IMF)能量谱的改进Hilbert-Huang方法

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针对随机噪声和虚假IMF会导致改进HHT中EEMD分解质量下降和Hilbert谱混乱,提出了一种基于SVD差分谱降噪预处理和IMF能量谱剔除虚假分量的改进HHT.该方法首先对原始信号进行SVD降噪,通过基本不等式原理来确定相空间重组的最佳Hankel矩阵结构,利用奇异值差分谱来确定有效奇异值的阶次;然后对消噪的信号进行EEMD分解,通过IMF能量谱来去除虚假分量;最后对主IMF进行Hilbert谱分析.仿真和实验结果表明,SVD能提高信噪比,抑制噪声对EEMD分解精度的干扰;能量谱能有效地消除虚假IMF对Hilbert谱分析的影响;Hilbert谱中各频率成分清晰,解决了随机噪声和虚假分量对传统改进HHT的不良影响.

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来源
《科学技术与工程》 |2015年第9期|90-96|共7页
作者
柴凯; 张梅军; 黄杰; 唐俊刚;
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作者单位

解放军理工大学野战工程学院,南京210007;

解放军理工大学野战工程学院,南京210007;

解放军理工大学野战工程学院,南京210007;

解放军理工大学野战工程学院,南京210007;

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正文语种 chi
中图分类机械运行与维修;
关键词
改进Hilbert-Huang变换; 奇异值分解; 差分谱; 总体平均经验模态分解; 固有模态函数; 能量谱;

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