基于CEEMDAN-WSVD组合串扰消除法车内噪声源识别OA北大核心CSTPCD
为解决车内噪声源识别中结构路径易受外部因素干扰,以及多源振动串扰影响,导致采集的工况数据存在噪声等问题,提出基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)的CEEMDAN-WSVD组合去噪法,该方法利用自适应加噪特征避免模态混叠现象发生,引入样本熵对高频含噪分量进行小波变换(Wavelet Transfor…查看全部>>
李艺江;陈克
沈阳理工大学汽车与交通学院,沈阳110159沈阳理工大学汽车与交通学院,沈阳110159
电子信息工程
声学完备集合经验模态分解小波变换奇异值分解工况传递路径噪声源识别
《噪声与振动控制》 2024 (4)
P.224-230,7
2022年教育厅基本科研资助项目(LJKMZ20220603)。
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