二维信号Hilbert-Huang变换时频谱研究

Hilbert-Huang变换(HHT)自适应时频分析是处理非平稳数据较为有效的新方法.根据一维Hilbert-Huang变换信号时频谱变换原理,研究了二维信号的分解和时频谱分析方法.通过把二维信号按指定方向进行一维分解和时频谱变换,构造出二维信号时间(空间)-频率-能量谱图,使二维信号在指定方向的时频特性能正确地显示出来,从而拓展了Hilbert-Huang变换的应用范围.该方法为分析非平稳二维信号提供了新的工具.     

地运动信号的时频分析

对实测地运动信号,分别应用短时傅里叶变换(STFT)、Wigner-Ville分布(WVD)、小波变换(WT)和Hilbert-Huang变换(HHT)进行了分析,讨论了地运动信号的时频分布.结果表明,地运动信号有多个中心频率,信号能量在0～30 Hz以内,优势频率在12～15 Hz.4种时频分析方法都能反映地运动信号的时频特征,STFT和WVD只能粗略反映信号能量的分布情况,可以给出能量峰值对应的具体时间和频率,但其分辨率单一.WT和HHT可以给出信号能量比较详细的分布情况,WT具有多分辨率特点,但给出的能量分布在一定的带宽内,不能给出某一频率的能量分布.HHT具有自适应性,给出的是某些特征分量的能量分布,也不能给出某一频率的能量分布.     

一种基于改进Hilbert-Huang变换的非平稳信号时频分析法及其应用

对于非平稳信号时频分析,提出了一种基于改进Hilbert-Huang变换(HHT)的分析方法.根据HHT的已有原理,改进了经验模式分解(EMD)过程中的筛选停止准则,提高了分解精度;给出了Hilbert谱分析的完整过程;以线性调频连续波(FMCW)信号模型作为研究对象,结合改进的EMD分解和完整的Hilbert谱分析,通过分析时频分布特征实现高噪声背景下雷达目标信号的检测以及干扰信号的提取.仿真结果表明了改进后的HHT方法对于低信噪比非平稳信号分析的有效性.     

MT信号处理中小波分析与Hilbert-Huang变换的比较

以实测大地电磁信号为分析对象,对比研究了小波分析和Hilbert-Huang变换在大地电磁（magnetotelluric,MT）信号分解和时频分析上面的特点.给出了小波分析和Hilbert-Huang变换的数学原理,分析了2种方法在MT信号分解中的分解方法及其物理意义,讨论了2种方法在MT信号时频谱表征能力上的异同,为大地电磁信号分析方法的选择提供用了有价值的参考.     

Hilbert-Huang 变换在爆破震动信号分析中的应用

介绍了Hilbert-Huang变换(HHT)法的原理、内容和优越性, 并用仿真信号进行实例分析, 以验证其关键技术经验模态分解(EMD)的高效性、自适应性, 以及其时频图能定量地描述时间与瞬时频率的关系. 用HHT法对爆破震动信号进行分析与处理. 研究结果表明: EMD能很好地按不同的时间尺度对信号进行分解, 分解后的固有模态函数能反映信号本身所固有的特性;能将Hilbert能量谱中的信号能量清晰地表示在时间-频率-能量的分布图上;HHT法能有效地提取爆破震动信号的时频特征;HHT法比小波分析更具适应性, 为爆破震动信号的分析与处理提供了新的研究思路与方向.     

旋转机械故障诊断的时频分析方法比较

旋转机械故障振动信号具有非平稳的特性,传统的傅里叶变换方法难以满足分析非平稳信号的要求,时频分析是非平稳信号分析的有力工具。以滚动轴承外圈故障信号为研究对象,对比分析研究了几种时频分析方法如STFT、Wigner-Ville分布、小波变换和Hilbert-Huang变换。结果表明:Hilbert-Huang变换能够更加清晰、准确给出故障信号时频分布,分析效果优于STFT、Wigner-Ville分布、小波分析(WT)。     

变分模态分解与Cohen核结合的时频分布交叉项抑制方法

在非平稳信号时频分析中,使用Cohen核所得时频分布的交叉项抑制与时、频分辨率难以兼顾。针对此,提出一种将变分模态分解(VMD)与Cohen核相结合的时频分析方法。首先对信号进行VMD分解,得到一组具有不同频率成分,相互独立的变分模态函数(IMF)分量;然后对每个IMF分量进行Cohen核时-频变换;再线性叠加重构出原始信号的时频分布。通过仿真分析,结果表明:该方法可以在保持时频分布中较高时、频分辨率的基础上,有效消除交叉项的干扰。     

基于HHT的爆破振动信号时频能量分析

傅里叶变换、小波分析等方式在处理非线性非稳定信号时不能在时间和频率上同时达到较好分辨率,针对此问题,文章在经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)-小波阈值去噪、Hilbert变换的基础上,采用Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)方法,从三维Hilbert谱、边际谱及瞬时能量谱3个方面对南方某铅锌矿的爆破振动信号进行了分析。结果表明:爆破振动信号的振动频率主要集中在0～200 Hz范围内,该区域能量占信号总能量的90%以上;爆炸发生时振动频率朝着低频发展,50 Hz以内的频率为主振频带;瞬时能量谱可以反映雷管爆炸的能量释放情况。文中运用瞬时能量谱精确识别了7个段位雷管的起爆时刻,发现HHT方法在处理非线性非稳定信号时,打破了Heisenberg测不准原理的限制,能从时域、频域及能量方面反映信号的变化特征,自适应性、完备性及重构性较强,精确度较高。     

VMD与Cohen核结合的时频分布交叉项抑制方法

在非平稳信号时频分析中,使用Cohen核所得时频分布的交叉项抑制与时、频分辨率难以兼顾。针对此,提出一种将变分模态分解（VMD）与Cohen核相结合的时频分析方法。首先对信号进行VMD分解,得到一组具有不同频率成分,相互独立的固有模态函数（IMF）分量,然后对每个IMF分量进行Cohen核时-频变换,再线性叠加重构出原始信号的时频分布。通过仿真分析,结果表明：该方法可以在保持时频分布中较高时、频分辨率的基础上,有效消除交叉项的干扰。     

基于Hilbert-Huang变换的第一心音信号时频分析

根据瓣膜原理,第一心音(S1)是在心脏收缩期由二尖瓣和三尖瓣关闭时引起的振动产生的,含有多个频率分量.对第一心音信号的分析研究,在临床上对心脏疾病的诊断有重要意义.本文用一种全新的时频分析方法:Hilbert-Huang变换(HHT),对30例心音数据进行心音分析实验.实验结果表明:HHT方法可以有效的分析心音信号;S1含有二尖瓣M1及三尖瓣T1两个主要成份;异常S1的M1和T1的频率比正常S1有升高.     

基于Hilbert-Huang变换的室内地磁信号处理分析

提出一种利用Hilbert-Huang变换(HHT)处理分析室内地磁信号的方法。介绍HHT原理与方法,设计出一种室内地磁信号采集平台,对实际测量的室内地磁信号进行经验模态分解(EMD),并对分解后的固有模态函数(IMF)进行频谱和时频剖析,最后将经过HHT处理的原始信号进行重组。结果表明,HHT能用于描述复杂的室内地磁信号的非线性时变特征,为室内地磁信号的处理分析提供一种可行的方法。     

Hilbert-Huang变换的滤波特性及其应用

Hilbert-Huang变换是最新发展起来的处理非线性非平稳信号的时频分析方法.其基本的实现分为两步,多分辨经验模态分解和瞬时频率的求解,随后可以获得信号的时-频谱.这种方法的关键部分是多分辨经验模态分解,任何复杂的信号都可以分解为有限数目并且具有一定物理意义的固有模态函数.多分辨经验模态分解方法可以解释为以信号极值特征尺度为度量的时空滤波过程.时空滤波器充分保留了信号本身的非线性和非平稳特征,在信号的滤波和去噪中具有很大的优势.文中介绍了Hilbert-Huang变换时空滤波的实现过程,并列举了一些实例,说明了该方法的有效性.     

基于反褶积广义S变换的地震频谱成像方法研究

当薄互层较发育时,利用地震资料对储层的含油气性进行预测存在较大的困难。因此,发展高精度的时频分析方法并将其应用于储层内的烃类检测具有重要意义。提出了基于反褶积广义S变换的新时频分析方法;该方法将信号的广义S变换谱与窗函数Wigner-Ville分布进行二维反褶积,可得到信号Wigner-Ville分布。通过数值模拟结果可知,该方法与传统的时频分析方法相比,不仅克服了传统时频方法采用固定时窗分析信号的局限,并且具有更高的时频分辨率。三维实际资料处理结果表明,相对于传统时频方法,该方法适用于非平稳的地震信号分析;在薄储层预测方面更具优势,进行烃类检测的可靠性也较高。     

基于HHT的语音特征参数提取及其在说话人识别中的应用

阐述了分析非线性、非平稳信号的Hilbert—Huang变换（HHT）算法。针对非平稳语音信号,提出了一种基于HHT的提取语音特征参数HHT—IF的新方法,设计了基于VQ的说话人辨认系统,分别采用HHT-IF和LPCC从不同角度进行说话人辨认实验。结果表明,特征参数HHT-IF用于说话人识别是可行的。     

基于S变换的内燃机噪声信号时频特性

简述了S变换的基本原理,设计了仿真试验,对比分析短时Fourier变换与S变换的时频分析和信号检测能力.结果表明,S变换是一种更加有效的非稳态信号时频分析方法.以某六缸发动机为研究对象,采集机体前端和顶部噪声信号.采用S变换对噪声信号进行时频分析,分析信号能量在时频域内的分布规律及其频率成分随时间的变化情况,结合发动机的结构特点,分析噪声信号中比较突出的频率成分产生原因.S变换比较适合于发动机噪声信号时频特性研究,研究结果对发动机低噪声改进设计具有一定的参考价值.     

基于改进希尔伯特-黄的泵阀故障诊断新方法

将改进的希尔伯特黄应用到泵阀的故障检测,通过对现场采集数据的分析,提出了一种新的识别故障泵阀的简易诊断方式。首先对6个泵阀信号都作EMD分解,用IMF分量数鉴别故障泵阀,故障泵阀含有IMF数量最多,然后再做出每个泵阀信号希尔伯特能量谱,通过故障泵阀具有高能量来进一步证实。结果表明了该方法能够准确有效的判断出故障泵阀。因此相对于可靠性低并对工作人员身体有害的传统方法而言该方法具有可靠性高,对工作人员无害等优点。     

HH变换在地震动信号分析中的应用

通过对仿真信号和实际地震动信号的分析,指出HH变换(Hilbert-huang transform)中产生的虚假IMF(intrinsic mode function)主要是由于EMD(empirical mode decomposition)没能将信号中频率相近的分量分解开而产生的.这种虚假的IMF在对地震动信号进行分解时很难将其排除,并且不能正确给出地震动的能量在频率上的分布.此外,Hilbert变换对某种信号会给出错误的瞬时频率.因此将HH变换应用于地震动信号分析时,将Hilbert变换同小波变换联合应用以得到较好的分析结果.