摘要：针对在强噪声背景中提取有用信号的问题,结合完整集成经验模态分解(CEEMDAN)与自适应滤波中的最小均方算法(LMS)发展一种新的算法。先将信号进行CEEMDAN分解,分解为多个模态分量(IMF),然后再使用LMS对每一个分量进行降噪,最后将降噪后的分量重构。通过仿真实验,验证了该方法可以消除大部分的噪声和干扰信号,且易于实现。最终将其应用于振动筛轴承故障诊断中,验证了该方法的可行性。

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