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2利用第一信号的交流分量和直流分量以及第二信号的交流分量和直流分量通过下式2为第二信号的直流分量。dw1d3为w2在第五信号d1(n)中分别加入k1个幅值为μ1的第一高斯白噪声w,(n)得到k1个新信号,d在r1(n)中分别加入k2个幅值为μ2的第二高斯白噪声w,(n)的一阶本征模态分量得到k22为EMD分解得到的一阶IMF;在r2(n)中分别加入k3个幅值为μ3的第三高斯白噪声w,(n)的二阶本征模态分量得到k33在中分别加入个幅值为的第m1高斯白噪声的m1_1阶本征模态分量4nr,o为第H/:56[0014]可以利用第一信号的交流分量和直流分量以及第二信号的交流分量和直流分量2为第二信号的直流分量。7dw1d1个新信号分别进行EMD分解(Empid8[0049]在r2(n)中分别加入k3个幅值为μ3的第三高斯白噪声m,(n)的二阶本征模态分量为[0054]在r.(n)中分别加入个幅值为的第m1高斯白噪声w,(n)的m1_1阶本征模态1阶第一本征模态分量:[0056]其中,Mr,(0)为m1阶第一本征模态分量,E1(*)为EMD分解得到的一阶IMF,[0060]在另一个实施例中,第一高斯白噪声w,(n)、第二高斯白噪声,(n)、第三高斯白噪声m,(n)……第m1高斯白噪声m,()是相同的。[0064]对lr,()进行粗粒化处理得到一个新的序列信号y(j):[0066]其中,代表向下取整,l=(j_1)*s+1,s为第一尺度因子;9矩阵H,:21个新信号分别进行EMD分解(EmpiricalModeDecomposition,经验模态分E1E1[0106]在r22(n)中分别加入k23个幅值为μ23的第m1+3高斯白噪声v,()的二阶本征模态分量得到k23个新信号,对k23个新信号分别进行EMD分解,将分解得到的k23个一阶IMF求平[0111]在r1(n)中分别加入个幅值为的第m2高斯白噪声w,(o)的m2_1阶本征模2阶第二本征模态分量:[0113]其中,为m2阶第二本征模态分量,E1(*)为EMD分解得到的一阶IMF;r(n)的极值点个数为2。[0117]在另一个实施例中,第m1+1高斯白噪声m,(n)、第m1+2高斯白噪声第m1+3高斯白噪声,(n)……第m2高斯白噪声是相同的。[0121]对lr,()进行粗粒化处理得到一个新的序列信号y2(j2):2;[0129]将Y2′(id)中各元素替换为该元素在行向量Y2(id)中的索引值,得到
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