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《CEEMDAN方法在车内噪声源识别技术中的应用》
一、引言
随着汽车工业的飞速发展，人们对汽车乘坐的舒适性要求日益提高。车内噪声作为影响乘坐舒适性的重要因素之一，其控制和识别显得尤为重要。CEEMDAN（集合经验模态分解法）作为一种新兴的信号处理技术，因其能有效地分析非线性和非平稳信号，被广泛应用于各个领域。本文将探讨CEEMDAN方法在车内噪声源识别技术中的应用，旨在提高车内噪声控制的效果和效率。
二、CEEMDAN方法概述
CEEMDAN（集合经验模态分解法）是一种自适应的、基于经验模态分解（EMD）的信号处理方法。它通过添加一系列具有特定特性的噪声信号，将原始信号分解为多个固有模态函数
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