【摘 要】
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随着科学研究的不断深入,人们对许多实际问题中的非平稳信号的处理精度提出了更高的要求.对此,文章论述了一种基于经验模态分解（EMD）的非平稳信号数字滤波处理方法,并采用经验
【机 构】
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合肥工业大学仪器科学与光电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重大项目“功能形面结构与性能的耦合建摸与影响机理研究”（51490660/51490661）
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随着科学研究的不断深入,人们对许多实际问题中的非平稳信号的处理精度提出了更高的要求.对此,文章论述了一种基于经验模态分解（EMD）的非平稳信号数字滤波处理方法,并采用经验模态分解法和低通滤波法,对文中构造的一组真值为低频的非平稳信号数据分别进行处理,以相似度作为评判两种滤波方法精度的标准.经研究表明,在处理非平稳信号时,经验模态分解方法显示出了较好的时频聚集性和自适应性.
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