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針對傳統平均經驗模態分解（ EEMD）中添加白噪聲參數需依據人工經驗設定的缺陷，在研究引起模態混疊原因的基礎上提出一種自適應EEMD方法。該方法可以根據信號本身特性，自適應設定白噪聲標準差以達到最優分解效果。首先使用奇異值差分譜法對信號進行分解、重構，然后利用提取得到的高頻沖擊分量和噪聲分量的復合分量對所需添加白噪聲標準差大小進行自適應整定，最后通過自適應EEMD將信號分解為一系列本征模態函數（IMF）。分形維數對信號特征評價性能良好，所以用分形維數來識別不同類型振動信號是十分有效的。本文提出分層分形維數方法，可提高信號識別、分類效率和準確度。使用該復合方法處理仿真信號、風電機組傳動系統實驗平臺信號均取得良好效果，證明了本文所提方法的有效性。
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