emd法期货

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经验模态分解(EMD)方法怎样对得到的周期进行显著性检验

所以时频分析是齿轮箱故障分析的有效方法。主要时频分析方法有Wigner-Ville分布、短时傅立叶变换、小波分析、局部特征尺度分解、局域均值分解、经验模态分解、Hilbert-Huang变换、最小熵反褶积等。

经验模态分解法能使非平稳数据进行平稳化处理，然后进行希尔伯特变换获得时频谱图，得到有物理意义的频率。

经验模态分解(EMD)方法的实质是通过特征时间尺度来识别信号中所内含的所有振动模态(Intrinsic Oscillatory Mode)。在这一过程中，特征时间尺度及IMF的定义都具有一定的经验性和近似性。

EMD（经验模态分解，全称Empirical Mode Decomposition，一般指EMD算法）是Hilbert-Huang变换（HHT）的核心算法。

所以， EMD方法一经提出就在不同的工程领域得到了迅速有效的应用， 例如用在海洋、大气、天体观测资料与地震记录分析、机械故障诊断、密频动力系统的阻尼识别以及大型土木工程结构的模态参数识别方面。