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经验模态分解(Empirical Mode Decomposition ,简称EMD)是一种自适应信号分解方法,主要应用于非线性非平稳的信号。整体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition ,简称EEMD)解决了EMD中出现的模态混合问题。在此主要讨论EMD和EEMD处理含噪信号时的效果差异,就几种特殊的信号,对EMD和EEMD在实际应用中出现的问题进行探讨。 相似文献
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甲氟哌酸和氧氟哌酸的荧光胶束薄层测定研究 总被引：1，自引：0，他引：1
研究了甲氟哌酸(PFLX)和氧氟哌酸(OFLX)胶束薄层荧光法.以聚酰胺层析板为固定相,使用0.01mol/L的SDS和0.1mol/L的EDTA混合水溶液为展开剂,EDTA的加入避免了氟哌酸-金属离子的络合,使混合物得到较好的分离.在该条件下分离后的PFLX和OFLX的Rf值分别为0.60和0.77.试样斑点经薄层色谱扫描仪用荧光法扫描定量.激发波长为278nm(PFLX)和280nm(OFLX),截止波长在400nm.两个化合物的线性范围是0～90ng/斑点(PFLX)和0～110ng/斑点(OFLX),回归方程为C=3.21×10-3A-3.84(PFLX)和C=4.88×10-3A-3.54(OFLX),相关系数均在0.998以上.在血样和尿样中回收率为98.2%～108.1%,RSD<7.4% 相似文献
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