| 双稳随机共振降噪下的经验模式分解研究 |
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| 引用本文： | 赵艳菊 王太勇 徐跃,冷永刚 张攀.双稳随机共振降噪下的经验模式分解研究[J].振动与冲击,2009,28(3):149-151. |
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| 作者姓名： | 赵艳菊 王太勇 徐跃 冷永刚 张攀 |
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| 作者单位： | 天津大学机械工程学院, 天津 300072 |
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| 摘 要： | 研究了强噪声混合条件下微弱信号的经验模式分解(EMD)问题，提出了一种基于随机共振降噪的EMD分解方法。该方法利用随机共振在微弱信号检测方面的独特优势，首先对有噪微弱信号进行随机共振输出，微弱信号得到降噪和加强后，再进行EMD分解。在仿真实验中，对随机共振输出前后的信号分别进行EMD分解，分析结果表明该方法不仅能够提高原始信号的信噪比，有效检测出被噪声淹没的微弱信号从而提高了EMD分解的质量，同时减少了EMD分解的层数，提高了运算效率。
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| 关 键 词： | 随机共振 经验模式分解(EMD) 微弱信号 |
| 收稿时间： | 2008-4-17 |
| 修稿时间： | 2008-7-7 |
Empirical Mode Decomposition Based on Bistable Stochastic Resonance Denoising |
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| Affiliation: | School of Mechanical Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | stochastic resonance empirical mode decomposition (EMD) weak signals |
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