总体平均经验模式分解协助噪声确定方法

摘要

总体平均经验模式分解协助噪声确定方法，对用randn表示的高斯白噪声进行快速傅里叶变换，得到其频谱，对该频谱乘以正弦函数该乘积表示为Y(f)＝A·X(f)，对Y(f)进行快速傅里叶逆变换，即得到幅值随频率正弦变化的噪声信号的时间序列，用构造的噪声代替高斯白噪声加入原始信号，进行总体平均经验模式分解，本发明克服了由于加入幅值不随频率变化的高斯白噪声而带来的模式混淆问题，实现机械设备故障的有效诊断，分解结果相对比较精确。

主权项

1.总体平均经验模式分解协助噪声确定方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）对用randn表示的高斯白噪声进行快速傅里叶变换，得到其频谱，表示为X(f)＝F(randn)，其中f表示频率，X(f)表示幅值，0＜X(f)＜0.2；（2）对该频谱乘以正弦函数该乘积表示为Y(f)＝A·X(f)，其中f_s为采样频率；（3）对Y(f)进行快速傅里叶逆变换，即得到幅值随频率正弦变化的噪声信号的时间序列，表示为y(t)，构造的幅值随频率成正弦变化的噪声信号数学表达式为:$y\left(t\right)=F^{-1}\left[Y\left(f\right)\right]=F^{-1}[A·X\left(f\right)]=F^{-1}[a\sin \left(\frac{\pi }{f_s}f\right)·F\left(\mathrm{randn}\right)];$（4）用构造的噪声代替高斯白噪声加入原始信号，进行总体平均经验模式分解。