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摘要:
采用经验模态分解(EMD)对桥梁颤振导数识别信号进行预处理,分离其固有模态函数,消除其中的高频噪声和低频非平稳趋势项;分析了不同阻尼自由振动信号的信噪比与信号长度的关系;研究了苏通大桥主梁节段模型颤振导数对信号长度和消除信号均值、高频噪声、低频趋势项的敏感性.结果表明,借助EMD剔除信号中高频噪声和低频趋势项可以提高桥梁颤振导数的识别精度;颤振导数识别结果与是否消除信号均值和信号长度都有不可忽略的关系.
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文献信息
篇名 信号预处理对桥梁颤振导数识别结果影响分析
来源期刊 武汉理工大学学报(交通科学与工程版) 学科 交通运输
关键词 桥梁 颤振导数 参数识别 EMD方法 苏通大桥
年,卷(期) 2008,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 782-785
页数 4页 分类号 U441
字数 2429字 语种 中文
DOI 10.3963/j.issn.2095-3844.2008.05.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张哲 大连理工大学土木水利学院 214 2337 25.0 39.0
2 陈艾荣 同济大学桥梁工程系 249 4454 35.0 52.0
3 黄才良 大连理工大学土木水利学院 71 660 14.0 23.0
4 许福友 大连理工大学土木水利学院 41 286 9.0 16.0
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研究主题发展历程
节点文献
桥梁
颤振导数
参数识别
EMD方法
苏通大桥
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
双月刊
2095-3844
42-1824/U
大16开
武昌区和平大道1178号
38-148
1959
chi
出版文献量(篇)
5723
总下载数(次)
12
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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