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摘要
在对电站各类信号进行故障诊断时，由于其所处的复杂工作环境，采集设备得到的信号中经常包含背景中强噪声干扰，导致在后续信号关键特征的识别和处理时会出现较大困难。为降低噪声的影响，本文将经验模态分解与改进小波软阈值降噪法相结合进行电站信号的处理并进行了方法有效性验证。该方法的主要流程如下：首先，将信号进行经验模态分解，分离出若干个本征模态分量和残差。其次，对其与原始信号进行互相关分析，识别有用信号主导的分量和噪声主导的分量，并将噪声信号主导的分量进行改进小波软阈值降噪法处理后将其与有用信号分量和残差进行重构。最后，将经验模态分解和改进小波软阈值降噪法降噪处理后的信号与传统只采用小波阈值降噪法处理后的信号进行评价，结果表明本文方法的信噪比更高、均方根误差更小、相关系数更高、平滑度更好，可有效消除背景噪声的影响。
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