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局部均值分解和经验模态分解的性能对比研究: 收藏
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引用; 《机械设计与研究》2012年第3期28卷 38-40,54页; 作者：张超杨立东李建军内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010 西安电子科技大学机电工程学院西安710071; 利用具体的非平稳齿轮箱振动信号,分别应用局域均值分解方法(Local Mean Decomposition,lmd)和经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD)进行了模态分解,并计算得出能量熵。物理意义明确且非常直观,用lmd方法分解齿轮箱振动...; 利用具体的非平稳齿轮箱振动信号,分别应用局域均值分解方法(Local Mean Decomposition,lmd)和经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD)进行了模态分解,并计算得出能量熵。物理意义明确且非常直观,用lmd方法分解齿轮箱振动信号模态混叠程度要轻于EMD方法分解所得模态混叠程度。同时,从端点效应和分解速度两方面将两种分解方法做了对比,lmd方法抑制端点效应的能力强于EMD方法,且分解速度较EMD方法快。; 来源：详细信息评论

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