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摘要:
目前,经验模态分解(EMD)广泛应用在信号处理中,但应用过程中不可避免会有端点效应,如果处理不好会"污染"整个数据序列而使所得结果严重失真.对于边界问题的处理采用波形延拓是比较理想的一种方法,利用支持向量回归机(SVR)对原始信号两端进行波形延拓来处理端点效应并应用于汽轮机油膜故障分析中.该方法首先利用SVR分别对波形两端进行延拓,然后对延拓后的信号进行EMD分解,得到结果的中间部分即为原信号的EMD分解结果.实验结果表明,该方法能有效抑制EMD方法的端点效应,得到准确的分析结果.
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文献信息
篇名 基于SVR消除EMD端点效应的研究及其在汽轮机油膜涡动故障中的应用
来源期刊 煤矿机械 学科 工学
关键词 经验模态分解 支持向量回归机 端点效应 边界延拓 油膜故障
年,卷(期) 2010,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 244-247
页数 分类号 TP39
字数 1768字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0794.2010.11.107
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 朱霄珣 29 165 7.0 11.0
2 祝晓燕 33 189 7.0 12.0
3 李文华 5 94 4.0 5.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
经验模态分解
支持向量回归机
端点效应
边界延拓
油膜故障
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
煤矿机械
月刊
1003-0794
23-1280/TD
大16开
哈尔滨市古香街30号
14-38
1980
chi
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87205
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