【摘 要】
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总体平均经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD）是抑制经验模态分解（empirical mode decomposition,简称EMD）模态混叠的有效方法,针对EEMD分解效果依赖
【机 构】
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安徽工业大学机械工程学院,湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51505002,51375152);安徽省高校自然科学研究重点资助项目(KJ2015A080)
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总体平均经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD）是抑制经验模态分解（empirical mode decomposition,简称EMD）模态混叠的有效方法,针对EEMD分解效果依赖于添加噪声的大小、筛分次数和总体平均次数等参数的选择及噪声残留大、分解不完备等问题,提出了自适应部分集成经验模态分解。该方法通过成对地向目标信号加入自适应噪声,并对每个内禀模态函数（intrinsic mode function,简称IMF）自动选择筛选次数,通过
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