典型文献
EWT与SVD在水工结构振动信号降噪中的应用
文献摘要：
针对强背景噪声下水工结构振动信号微弱特征提取困难的问题,提出了一种基于经验小波变换(EWT)和奇异值分解(SVD)的联合降噪方法.首先,针对信号主要频率特征,利用EWT算法分解信号,获得具有信号频率特征的IMF分量;然后,求取IMF分量的奇异值,运用SVD算法重构IMF分量,实现振动信号高频噪声的滤除.通过对实际工程振动信号的分析,验证了该方法不仅对振动信号中的噪声具有较好的滤除效果,还能够更清晰、有效提取结构的振动特征信息,对水工结构安全监测具有一定的实用价值及推广意义.
文献关键词：
水工结构;振动信号;降噪;经验小波变换(EWT);奇异值分解(SVD)
中图分类号：
作者姓名：
张建伟;李紫瑜;黄锦林;李洋;刘迪
作者机构：
华北水利水电大学 水利学院,郑州 450046;广东省水利水电科学研究院,广州 510635
文献出处：
引用格式：
[1]张建伟;李紫瑜;黄锦林;李洋;刘迪-.EWT与SVD在水工结构振动信号降噪中的应用)[J].广东水利水电,2022(04):52-58
A类：
B类：
EWT,SVD,水工结构,结构振动,振动信号,信号降噪,背景噪声,微弱特征提取,基于经验,经验小波变换,奇异值分解,联合降噪,降噪方法,频率特征,IMF,求取,算法重构,高频噪声,滤除,工程振动,有效提取,振动特征,特征信息,结构安全,安全监测,推广意义
AB值：
0.370372
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