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基于经验模态分解的PIV流场重构研究

Release Time:2025-04-30
Hits:
Date:
2025-04-30
Title of Paper:
基于经验模态分解的PIV流场重构研究
Journal:
西安交通大学学报
Summary:
摘  要  利用经验模态分解将PIV流场数据分解为多个本征模态分量,对波形异常的本征模态分量进行滤波处理,能够有效剔除错误数据。将处理后的本征模态分量与其他波形平滑正常的本征模态分量进行反向叠加,可以实现流场数据的重构。当分解得到的本征模态分量较多且错误数据集中在某一个本征模态分量时,可以将与原始流场数据相关的本征模态分量进行反向叠加重构并摒弃与原始流场数据不相关的本征模态分量,实现错误数据的直接剔除。利用本方法对人为添加误矢量的标准模拟流场进行了验证,其误差率最大为0.2%。并采用该方法对某实验的原始流场数据进行处理,结果表明错误数据得到了有效剔除,流场特性更加清晰准确。
关键词  粒子图像测速;经验模态分解;本征模态分量;错误矢量;相关系数
Co-author:
王晓宇,贺静,柯汉兵,林梅
Volume:
55(01)
Page Number:
1-9
Translation or Not:
No
Date of Publication:
2021-01-01