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Ensemble empirical mode decomposition of impact-echo data for testing concrete structures

机译：综合冲击波数据的经验模态分解以测试混凝土结构

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Ensemble empirical mode decomposition (EEMD) is investigated to decompose the impact echo (IE) testing data into different spectral composition for defect signal extraction. The effects of critical EEMD parameters are studied. As IE signals have strong surface waves with wide bandwidth, the amplitude of the added white noise is larger than that normally used for other applications to successfully decompose all interested modes. The number of ensemble trials increases with increasing noise amplitude. The influence of the frequency of the signal to be extracted on the EEMD performance is also analyzed. The results show that the high frequency resonance mode is easier to be extracted than the low frequency resonance mode from the IE signal. The effectiveness of the EEMD method for IE signal decomposition is demonstrated using both numerical simulations and experimental tests.
机译：研究了集成经验模式分解（EEMD），将冲击回波（IE）测试数据分解为不同的频谱成分，以提取缺陷信号。研究了关键EEMD参数的影响。由于IE信号具有宽带宽的强表面波，因此添加的白噪声的幅度要大于通常用于其他应用以成功分解所有感兴趣的模式的幅度。集成试验的次数随着噪声幅度的增加而增加。还分析了要提取的信号的频率对EEMD性能的影响。结果表明，从IE信号中提取高频共振模式比低频共振模式更容易。 EEMD方法对IE信号分解的有效性通过数值模拟和实验测试得到了证明。

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