简介：摘要：经验模态分解（EMD）算法是由 NE. Huang 等人提出的一种将信号分解成特征模态的方法,它不以任何已经定义好的函数作为基底，而是将所分析的信号x(t)分解为一组本征模函数(Ci)和一个残余项（rn），涵盖了原始振动信号在各种时间尺度上的局部细节特征 。可以用于分析非线性、非平稳的信号序列，具有良好的时频特性。在基于经验模态分解(EMD)的基础上，利用k均值算法实现故障类型和故障程度的正确分类。
客服QQ：30444492琼网文【2021】1550-113号
增值电信业务经营许可证：琼B2-20210322
出版物经营许可证：新出发龙华出字第(2021)009号
广播电视节目制作经营许可证：(琼)字第00779号
版权所有 ©2002-2024 期刊网 琼ICP备2021005105号
