【摘 要】
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针对滚动轴承振动信号降噪处理时如何保证信号边缘信息完整性的问题,提出将互补集合经验模态分解（complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD）与小波半软
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51575143);黑龙江省自然科学基金资助项目(E2016046)
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针对滚动轴承振动信号降噪处理时如何保证信号边缘信息完整性的问题,提出将互补集合经验模态分解（complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD）与小波半软阈值相结合的信号降噪方法,对滚动轴承故障高频振动信号进行降噪处理。首先,采用CEEMD方法对故障振动信号进行分解,针对信号特点自适应获取不同频段模态分量;其次,将对包含噪声污染的高频信号模态分量进行相关性分析,得到含噪成分较高的高频模态分量,进一步采用小波半软阈值进行降噪处理;最后,将降
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