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文件名称:基于 HHT 的船体结构应力监测数据 特征分析和去噪方法
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- 上传时间:2020-03-19
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[目的]为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号,获得有效的数据信息,以便为后续数据挖掘提
供支撑,[方法]首先,采用 HHT 方法中的经验模态分解(EMD)算法对数据进行成分分析,得到固有模态函数
(IMF)和余项。然后,通过 Hilbert变换得到 Hilbert谱,证明应力监测数据的非平稳特性。最后,以信噪比(SNR)
和均方根误差(RMSE)为例,结合自适应去噪和小波阈值去噪两种方法对应力监测数据进行去噪效果比较。 [结果]结果表明,基于 HHT方法的自适应去噪和小波去噪都具有一定的去噪效果,但两种去噪方法中,自适应
去噪方法的 SNR 更高,RMSE 更小,自适应去噪方法性能最佳。[结论]研究证明自适应去噪方法能更有效地针
对应力监测数据进行去噪处理。
供支撑,[方法]首先,采用 HHT 方法中的经验模态分解(EMD)算法对数据进行成分分析,得到固有模态函数
(IMF)和余项。然后,通过 Hilbert变换得到 Hilbert谱,证明应力监测数据的非平稳特性。最后,以信噪比(SNR)
和均方根误差(RMSE)为例,结合自适应去噪和小波阈值去噪两种方法对应力监测数据进行去噪效果比较。 [结果]结果表明,基于 HHT方法的自适应去噪和小波去噪都具有一定的去噪效果,但两种去噪方法中,自适应
去噪方法的 SNR 更高,RMSE 更小,自适应去噪方法性能最佳。[结论]研究证明自适应去噪方法能更有效地针
对应力监测数据进行去噪处理。
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