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基于SVD的EMD模态混叠消除方法
  • ISSN号:1006-1355
  • 期刊名称:《噪声与振动控制》
  • 时间:0
  • 分类:TH137[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构:[1]解放军理工大学野战工程学院,南京210007, [2]西北工业集团有限公司物流中心,西安710043
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51175511,61472392);江苏省青年基金项目(BK20150724)
中文摘要:

为了改进EMD中模态混叠的缺陷,提出一种基于SVD的模态混叠消除方法。SVD有两个特性,一是每个频率成分对应两个大小相当的奇异值;二是各频率成分经分解得到的奇异值大小与该频率成分的振幅呈正相关。该方法根据信号中主要频率成分构造出一组与原信号频率相等、幅值与原信号振幅成整倍数的正弦信号,并与原信号叠加后对叠加信号进行SVD分解,然后成对选取分解得到的奇异值重构出一组信号,依次减去前面加入的对应频率的正弦信号即可得到分解结果。实验表明,对于EMD分解模态混叠现象严重的信号,该方法能够进行有效消除模态混叠。

英文摘要:

An EMD mode aliasing elimination method is proposed based on SVD. The SVD has two features: (1) each frequency component corresponds to two sizeable singular values after decomposition; (2) these singular values have a positive correlation with the frequency. According to the major frequency components of the original signal, a series of sinusoidal signals are constructed whose frequencies are the same as those of the original signal but the amplitudes are integer times of those of the original signal. Then, these sinusoidal signals are superimposed with the original signal and the new signal is decomposed by SVD. Selecting the singular values in pairs from the decomposed new signal, another series of signals is reconstructed. The final decomposition results are achieved by subtracting the corresponding sinusoidal signals from the reconstructed signals. Experiments show that this method can eliminate the mode aliasing effectively even when the frequency components are close in the signal.

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期刊信息
  • 《噪声与振动控制》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国声学学会
  • 主编:严济宽
  • 地址:上海华山路1954号交通大学
  • 邮编:200030
  • 邮箱:NVC@sjtu.edu.cn
  • 电话:021-62932221
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-1355
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1346/TB
  • 邮发代号:4-672
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版)
  • 被引量:8372