作者：王学敏; 黄方林; 陈政清经验模态分解局部强干扰本征模函数带通滤波器
摘要：在进行桥梁的健康监测和状态评估时,外界环境的影响常常会在采集的振动信号中形成局部强干扰,导致分析结果的严重失真.为解决这一问题,文中基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),提出一种信号强干扰的消除方法.首先利用EMD把一个时间序列的信号分解成不同时间尺度的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)和残余项,然后采用合适的带通滤波器对前几个IMF进行滤波,在存在强干扰的区段,用滤波后的数据代替滤波前的数据,并使后几个IMF在相应区段的幅值为零,最后将所有的IMF及趋势项重新进行叠加,即得到消除强干扰后的信号.将该信号再次进行EMD分解,可得到一系列新的IMF,它与未消除干扰时信号的分解结果有显著差别.通过对实测南京桥有对讲机干扰的应变信号进行分析,结果表明该方法可行、有效.
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