Hilbert-Huang变换在线性正则域的新推广

Hilbert-Huang变换是一种重要的非平稳信号分析工具,其对信号的处理包含两个方面:(i)经验模态分解;(ii)Hilbert谱分析.2012年,Li,Tao和Wang利用线性正域上的Hilbert变换将该变换推广到线性正则域,从而获得了一种更为灵活的信号分析工具.本文提出了Hilbert-Huang变换在线性正则域的一种新推广.这种新推广先利用经验模态分解将信号转换成固有模态函数,再引入另一种线性正则域的Hilbert变换对固有模态函数进行Hilbert谱分析,从而得到Hilbert-Huang变换在线性正则域的一种新推广.     

基于Hilbert-Huang变换基音周期检测算法

介绍了一种与传统算法相比有更好的自适应性和优越性的基音周期检测算法,Hilbert-Huang变换不需要对语音信号进行短时平稳假设,检测精度高,适应范围广,帧长大大增加;与小波变换相比,Hilbert-Huang变换依据信号本身的信息对信号进行分解,随信号本身变化而变化,表现了信号内含的真实物理信息,具有更好的自适应性和优越性。     

Hilbert-Huang变换去除可控震源谐波畸变

可控震源地震勘探采集信号中常常带有谐波畸变,去掉高阶谐波而又保留有用信号对提高地震勘探分辨率具有重要意义。采用Hilbert-Huang方法去除可控震源采集信号谐波畸变。对可控震源信号进行经验模态分解(EMD)和Hilbert变换,得到Hilbert-Huang谱,在时频域识别并去除高阶谐波,再用Hilbert反变换得到去除高阶谐波后的本征模态函数(IMF),叠加后可得到不含高阶谐波的信号,而保留与信号发射频率一致的基波。去掉高阶谐波后再互相关,互相关中高阶谐波也相应去除,相关函数主瓣更突出,旁瓣减少,提高了计算延时和计算波速的准确性。     

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变换的电力系统故障检测

电力系统发生故障时,其暂态信号多为非线性非平稳信号。希尔伯特-黄变换可从此类信号出发,自适应分解为有限个本征模式函数之和,通过选取IMF并对其进行Hilbert变换,提取出IMF分量的瞬时频率和瞬时幅度。利用合成的IMF分量的Hilbert谱分布,对故障暂态进行了时间-频率-振幅的联合分析。仿真结果表明,希尔伯特-黄变换在电力系统故障检测中非常有效。     

基于Hilbert-Huang变换的多自由度参数辨识

Hilbert Huang变换（简称HHT）是近年来发展起来的一种新的时间序列信号分析方 法,特别对非平稳信号和非线性信号的分析有较好的适定性.该文结合HHT和状态变量分析 方法对多自由度系统的模态频率和阻尼比进行了辨识.首先,用经验模态分解对测得的激励 响应信号进行分解,然后对分解结果进行Hilbert变换,求出瞬时幅度和相位,再通过线性 最小二乘拟合求出模态频率和阻尼比.最后的仿真结果显示本文方法是可行的.     

Hilbert-Huang变换及其滤波特性研究

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,经验模态分解和瞬时频率的求解.这种方法的核心部分是经验模态分解,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本征模态函数,对这些本征模态函数作Hilbert变换即可得到每一个本征模态函数的瞬时频率.经验模态分解方法是一个以信号极值特征尺度为度量的时空滤波过程,它充分保留了信号的局部特征,在信号的滤波和去噪中具有较大的优势.本文讨论了Hilbert-Huang变换时空滤波的实现过程,仿真验证了该方法的优越性.     

Hilbert-Huang变换与大地电磁信号的时频分析

将Hilbert-Huang变换引入大地电磁信号的时频分析中,介绍HHT(Hilbert-Huang transform)时频分析原理及方法,给出仿真信号的经验模态分解及其时频分布,并对实测大地电磁信号进行HHT时频处理与剖析.研究结果表明:Hilbert能量谱随时频的具体分布具有很强的非稳态动态变换时频刻画能力;时频谱的时间、频率分辨率不受Heisenberg测不准原理的限制,且其时间、频率分辨率都很高,有很好的时频聚集性;HHT方法能用于描述大地电磁信号的非线性时变特征,是大地电磁信号时频分析的有效工具.     

基于Hilbert-Huang变换的液体火箭发动机涡轮泵故障分析

涡轮泵是液体火箭发动机(liquid rocket engine,LRE)推进系统的重要组成部分.涡轮泵故障也是LRE故障的主要来源.Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)具备良好的自适应精确分析非平稳数据的能力.通过对真实的LRE试验数据的分析表明:采用信号包络非闭合...     

基于Hilbert-Huang变换的金融数据周期性分析及应用

提出了一种基于Hilbert-Huang变换（Hilbert-Huang Transform,HHT）的信号周期性分析方法,通过分析信号的非线性对主频分布的影响,找到了具有丰富高频含量的近似周期信号的主频与其周期性的近似对应关系。     

虚拟式Hilbert-Huang变换信号分析仪的研制

介绍了Norden.E.Huang等人提出的Hilbert-Huang变换(HHT)信号分析方法的主要内容、经验模态分解的过程和希尔伯特谱、边际谱的概念等;以虚拟仪器的开发特点及应用为基础,利用软件和硬件相结合的方法,从硬件部分、软件部分、仪器面板3个方面介绍了虚拟式Hilbert-Huang变换信号分析仪的设计,并成功开发了虚拟式Hilbert-Huang变换信号分析仪,为工程信号测试与分析提供了一种全新的方法.     

Analysis of the characteristics of gastrointestinal motility based on Hilbert-Huang transform method

Pressure activity data as an important index of gastrointestinal (GI) motility can be obtained from the wireless radiotelemetry capsule. The Hilbert-Huang transform (HHT) method, which is more effective to process non-stationary signal, is proposed to identify the characteristics of GI motility. We decompose the pressure activity data into intrinsic mode functions (IMFs),calculate the Hilbert marginal spectrum and attain the peristalsis characteristics of GI tract. The IMFs represent the peristalses modes of GI tract activity embedded in the pressure data. The time-varying characteristic of the method suggests that the HHT is suitable to accommodate other non-stationary biomedical data analysis.     

希尔伯特-黄变换谱及其在地震信号分析中的应用

介绍了希尔伯特-黄变换(HHT)这一非线性、非平稳信号处理方法,并利用HHT处理了地震工程中常用的ElCentro地震波,得到了该信号的Hilbert谱、边际谱和能量谱,提取了该信号的主要动力特性,并与该信号的Fourier分析结果进行了对比,显示出HHT这一方法的优越性.     

改进型FBD谐波检测法在有源滤波器中的应用

论述了FBD(Fryze-Buchholz-Dpenbrock)谐波检测法的基本原理,针对FBD法受限于锁相环电路以及滤波环节存在的不足做出了改进。首先设计了一种基于电压序列分解原理的基准电压提取方法,得到与基波正序电压同频同相的电压信号代替锁相环的作用,提高了检测精度且易于实现;其次使用滑窗迭代DFT(discrete fourier transform)滤波模块替代低通滤波器,同时利用小波变换对各相谐波的细节部分进一步完善,提高了滤波环节的实时性和准确性。最后通过仿真分析,验证了改进方法的正确性和优越性。     

基于改进HHT的结构模态参数识别方法

针对HHT方法中经验模态分解(EMD)过程容易出现模态混叠、虚假模态和端点效应的问题,提出了改进的HHT方法.首先利用带通滤波对原始信号进行预处理,得到一组窄带频率信号之和;接着进行EMD过程,得到若干个本征模函数(IMF),根据IMFs和原信号的相关系数来判定其是否是真正的IMFs;然后运用随机减量技术(RDT)和希...     

基于小波变换的电网谐波电流检测

谐波对电力系统和用电设备产生了严重危害和影响.谐波检测是谐波问题的一个重要分支,实时、精确地对电网谐波进行检测有着重要的现实意义,但传统的谐波检测方法有很多缺点.随着数字信号处理技术的发展,小波变换作为一种较有效的方法,也被应用于对电网的谐波检测中.本文利用基于多分辨率分析的小波变换对电网谐波信号进行分析,理论分析和仿真结果都证实了该方法的有效性.     

经验模态分解及其雷达信号处理

 为了准确估计信号的瞬时频率,可用经验模态分解（EMD）将信号分解成有限个窄带信号。该方法因具有很强的自适应性及处理非平稳信号的能力而引起广泛关注,已在众多工程领域得到应用。但EMD是基于经验的方法,数值仿真和试验研究仍是分析EMD算法的主要方法。本文总结了EMD算法存在的问题,并指出深入挖掘支持该方法的理论基础是消除制约EMD算法进一步发展和应用推广的关键。针对所存在的问题,从改进筛分停止准则、抑制端点效应、改进包络生成方法和解决模态混叠问题等诸方面阐述了改进EMD算法的研究进展。综述了EMD在雷达信号处理领域的应用。最后分析指出了进一步研究EMD的几个主要方向。     

抑制EMD端点效应方法的研究

基于经验模态分解的Hilbert-Huang变换在分解过程中产生端点效应,使得信号两端点附近出现失真问题,提出对端点效应进行抑制的多种方法. 对全局统计平均法、平行线段延拓极值法、多项式拟合法、镜像延拓法、神经网络延拓法等抑制方法进行对比研究. 仿真和实验结果表明,端点效应得到有效抑制,Hilbert-Huang变换的分析性能得到改善.     

基于改进小波变换法的风电场谐波检测

为了提高风电并网电力系统谐波检测的快速性与准确性,提出一种改进小波变换的谐波检测方法。首先,把风电并网系统电压信号的频域空间分割成低频区段与高频区段,针对低频区段信号采用小波多尺度算法分解,针对高频区段信号采用小波包进行分解,得到信号中的基波和各次谐波分量;然后,通过有效地提取出特定频率段的谐波分量进行重构来检测风电并网电力系统谐波;最后,利用MATLAB进行了仿真实验。实验结果表明:该方法能快速有效检测出谐波分量,提高了谐波检测准确度和快速性。     

基于电磁变换的电网谐波检测

通过对虚拟三相电机中合成磁势的理论推导,给出一种基于合成综合矢量特性实现的电网谐波检测新方法。该方法可以解决非正弦三相不平衡系统中电压和电流谐波分量和检测问题。理论推导与计算机仿真结果证明了新的有效性与正确性。