动态称量经验模态分解数据处理方法

• 作者: 万学功 张建 张西良 徐云峰 李萍萍
• 来源期刊: 江苏大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 称量 数据处理 经验模态分解 边缘效应
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 农业与机械工程
• 页码范围: 461-464
• 页数: 4页
• 分类号: TP274|TB487
• 字数: 2799字
• 语种: 中文

摘要

为消除动态称量信号中的各种噪声,研究动态称量经验模态分解数据处理方法.针对经验模态分解筛分过程中数据序列的两端常处于非极值状态,而导致边缘效应,以及现有抑制边缘效应方法效率低、对数据量要求大的不足,提出一种新的数据延拓方法次端点镜像延拓法来抑制边缘效应.通过对定量加料动态称量经验模态分解试验,结果表明新的抑制边缘效应方法可以获得较高的称量精度和效率,对称量信号分解的最大误差在±0.8%以内.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李萍萍	江苏大学机械工程学院	182	3363	32.0	47.0
2	张西良	江苏大学机械工程学院	109	1067	18.0	27.0
3	张建	江苏大学机械工程学院	64	440	13.0	18.0
4	万学功	江苏大学机械工程学院	4	32	3.0	4.0
5	徐云峰	江苏大学机械工程学院	17	102	7.0	9.0