【摘 要】
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经验模态分解算法在故障诊断、信号去噪、趋势预测和趋势消除等很多领域具有广泛的应用价值。信号包络线提取是经验模态分解算法的核心关键技术,直接影响分解结果的效果。目
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经验模态分解算法在故障诊断、信号去噪、趋势预测和趋势消除等很多领域具有广泛的应用价值。信号包络线提取是经验模态分解算法的核心关键技术,直接影响分解结果的效果。目前在信号处理中常用的包络分析法有Hilbert变换、广义检波滤波、三次样条插值法和偏微分方程建模等,但是这些方法存在提取包络线精度不高、端点效应等不足,尤其是端点抖动效应导致很大的包络线提取误差。将信号的极值点看成是包络线信号的某一变换域上稀疏采样点,引入了稀疏优化算法对这些极值点进行包络线的稀疏优化复原。首先研究分析包络线的平稳变化特性,以此构建
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