研究EMD-SE-IWTD联合降噪方法,用于加速信号中的高速短暂复杂特征
Huifa Shi1, Shaojie Ma1, Feiyin Li1
1School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|October 16, 2025
概括
这项研究引入了一种新的减噪技术,用于加速信号,有效地抑制噪声,同时保留关键的短暂特征. 该方法结合了集体实证模式分解 (EEMD),样本 (SE) 和改进的波段值消除 (IWTD) 以获得卓越的性能.
科学领域:
- 信号处理 信号处理
- 机械工程 机械工程
- 数据分析 数据分析
背景情况:
- 传统的降噪方法难以平衡噪声抑制和加速信号中的短暂特征保存.
- 高速的短暂数据对现有的无声化技术提出了独特的挑战.
研究的目的:
- 提出一种新的降噪方法,有效地抑制噪声,同时保持加速信号中的短暂特征.
- 为了解决处理高速短暂数据的传统方法的局限性.
主要方法:
- 集成经验模式分解 (EEMD) 来将信号分解为内在模式函数 (IMF) 和剩余项.
- 样本 (SE) 值 (SE = 0.3) 以区分噪声主导的组件和具有短暂特征的组件.
- 改进波段值消除 (IWTD),应用于噪声占主导地位的组件,然后进行信号重建.
主要成果:
- 提出的方法实现了最佳的降噪性能,通过信号对噪声比,根平均平方误差和相关系数进行验证.
- 在保存信号分析至关重要的短暂特征方面表现出有效性.
- 通过使用真实多层透加速信号成功验证.
结论:
- 新的 EEMD-SE-IWTD 方法显著提高了加速信号的降噪性能.
- 实现了短暂特征的保存,支持像透层识别这样的高级分析.
- 这种方法为在机械和工程应用中消除复杂的短暂信号提供了强大的解决方案.
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