本文作者：孙研；赵效辉；成功正常投稿发表论文到《数字技术与应用》2015年03期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：针对转子故障信号中含有直流分量的特点,采取了一种经验模态分解(Empiricalmodedecomposition,EMD)与奇异值分解(Singularvaluedecomposition,SVD)相结合的信号降噪方法。通过对原始信号进行EMD分解提取出趋势分量以排除直流分量对SVD降噪的干扰,对去除直流分量后的信号进行SVD降噪处理,将SVD降噪后的信号与趋势分量叠加成最终的降噪信号。通过仿真和实验证明了该方法能够准确有效的选择重构的奇异值有效地消除噪声。
【论文正文预览】：旋转设备中,经常会存在转子故障。由于外界噪声干扰以及设备本身的影响,很难准确的提取出故障信号的故障特征,所以首先要对转子故障信号进行降噪处理[1]。本文针对转子故障中含有较强的直流分量的情况,利用EMD分解与SVD降噪相结合的复合信号降噪方法,避免了SVD不能自适应的选
【文章分类号】：TN911.4
【稿件关键词】：转子直流分量奇异值分解经验模态分解
【参考文献】:

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【稿件标题】：【svd 降噪 matlab】消除直流分量影响的转子故障信号EMD-SVD降噪方法
【作者单位】：东北电力大学;
【发表期刊期数】：《数字技术与应用》2015年03期
【期刊简介】：《数字技术与应用》是一本介绍当今数字技术，传播计算机及网络科学知识的月刊。关注实际应用，紧跟世界数字技术及计算机发展潮流，以帮读者解决应用中的问题为立足点，以报道最新科技发展为杂志的特色，力求实用性、先进性、趣味性相结合，成为广大读者了解数......更多数字技术与应用杂志社(http://www.400qikan.com/qk/1083/)投稿信息
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