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摘要
针对强背景噪声下水工结构振动信号微弱特征提取困难的问题，提出了一种基于经验小波变换(EWT)和奇异值分解(SVD)的联合降噪方法。首先，针对信号主要频率特征，利用EWT算法分解信号，获得具有信号频率特征的IMF分量；然后，求取IMF分量的奇异值，运用SVD算法重构IMF分量，实现振动信号高频噪声的滤除。通过对实际工程振动信号的分析，验证了该方法不仅对振动信号中的噪声具有较好的滤除效果，还能够更清晰、有效提取结构的振动特征信息，对水工结构安全监测具有一定的实用价值及推广意义。
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针对强背景噪声下水工结构振动信号微弱特征提取困难的问题，提出了一种基于经验小波变换(EWT)和奇异值分解(SVD)的联合降噪方法。首先，针对信号主要频率特征，利用EWT算法分解信号，获得具有信号频率特征的IMF分量；然后，求取IMF分量的奇异值，运用SVD算法重构IMF分量，实现振动信号高频噪声的滤除。通过对实际工程振动信号的分析，验证了该方法不仅对振动信号中的噪声具有较好的滤除效果，还能够更清晰、有效提取结构的振动特征信息，对水工结构安全监测具有一定的实用价值及推广意义。
