运用总体经验模态分解的疲劳信号降噪方法

• 作者: 李想 陈隽
• 来源期刊: 振动、测试与诊断
• 学科: 工学
• 关键词: 总体经验模态分解 疲劳信号 降噪 小波变换
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 15-19
• 分类号: TP202.4
• 字数: 3498字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-6801.2011.01.004

摘要

将总体经验模态分解(ensemble empircal mode decomposition,简称EEMD)用于疲劳应变信号降噪,并与小波变换(wavelet transform,简称WT)方法进行了对比.提出了基于EEMD方法的疲劳应变信号降噪计算步骤,并分别用于模拟信号、试验数据和实测资料的降噪处理.讨论了EEMD计算参数对降噪效果的影响,给出了计算参数的选取原则.结果表明,EEMD方法可以较好地降低疲劳信号的噪声,提高应力循环次数统计的准确度,具有自适应的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈隽	同济大学土木工程防灾国家重点实验室	66	1294	19.0	35.0
5	李想	同济大学建筑工程系	9	77	4.0	8.0