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对重分配小波尺度谱存在着时、频分辨率不能同时达到最佳及当振动信号中存在着能量较大的噪声时会降低其时频分布可读性的缺陷，提出一种基于参数优化和奇异值分解(SVD)提高重分配尺度谱时频分布可读性的方法。首先利用Shan—
non熵方法优化重分配尺度谱基函数的时间．带宽积(TBP)，克服其时、频分辨率不能同时达到最佳的缺陷，再对重分配尺度谱
进行SVD降噪降低噪声干扰影响，提高时频分布的可读性。最后用该方法对仿真信号和滚动轴承故障信号进行了分析，结果表明该方法的时频聚集性更好，抗噪能力更强，能
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Abstract— with the latest advancements in electronics,
several techniques are used for removal of unwanted entities
from signals especially that are implied in the most
sophisticated applications. The removal of power line
interference from m
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首先将非平稳的故障振动信号进行双树复小波包分解，得
到不同频带的分量；然后对每个分量求其峭度值和相关系数并进行比较；最后选取峭度值和相关系数较大的分量
进行软阈值降噪和双树复小波包重构，即可有效地消除振动信号中噪声的干扰，同时保留信号中的有效信息即实
现了故障特征信息的提取。-In view of the above situation, a new fault diagnosis
method is proposed based on dual-tree complex wa
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运用小波模极大值滤波算法消除光电容积脉搏波中的运动干扰,主要采用小波的算法，进行信号分解，去除干扰信号的运动伪像-Wavelet modulus maxima filtering algorithms eliminate photoelectric volume pulse wave motion disturbances, mainly wavelet algorithms for signal decomposition, removing the motion artifacts inte
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采用了小波去噪的思想，esprit算法对有干扰的信号频率进行估计,最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则。- Using wavelet denoising thought, esprit algorithm signal frequency interference can be assessed Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion.
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