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基于EMD自适应阈值的铡草机振动信号去噪

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针对铡草机振动信号噪声污染的问题,采用EMD(Empirical mode decomposition)与基于SURE(Stein's unbiased risk estimate)的自适应阈值算法,并利用自相关函数性质与二阶可导阈值函数,对铡草机振动信号进行研究.结果表明:1)模拟信号经EMD自适应阈值去噪后,信噪比SNR(Signal to-noise ratio)提高了15〜19 dB;经小波阈值去噪后,SNR提高了9～13 dB;经EMD低通去噪后,SNR提高了5〜11 dB;经EMD阈值去噪后,SNR提高了12～15 dB.2)铡草机振动信号经EMD自适应阈值算法去噪后,＞200 Hz的高频信号均消除,并且保留了≤200 Hz低频信号的幅值;经小波阈值去噪后,振动信号＞200 Hz的高频信号未能消除;经EMD低通与EMD阈值去噪后,振动信号≤200 Hz低频信号幅值降低,导致部分信号失真.本研究提出的EMD自适应阈值算法可一定程度上降低铡草机振动信号噪声.
Denoising of vibration signal of chaff cutters based on EMD adaptive threshold

王晓蓉、王海超、王春光

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内蒙古农业大学机电工程学院,呼和浩特010018

内蒙古农业大学能源与交通工程学院,呼和浩特010018

铡草机 振动信号 信号去噪 EMD 自适应阈值

国家自然科学基金国家重点研发计划重点专项

508650052016YFD0701704

2021

10.11841/j.issn.1007-4333.2021.01.11

中国农业大学学报
中国农业大学

中国农业大学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.971
ISSN：1009-508X
年,卷(期)：2021.(1)
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