1 基本定义 希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform, HHT)是一种基于经验模态分解(EMD)的信号分析方法,它将信号分解成若干个固有模态函数(IMF)和一个残差项,然后利用希尔伯特变换对每个IMF进行频率分析,得到信号在时-频域的表达。希尔伯特-黄变换可用于分析非线性和非平稳信号,如地震波、生物信号等。 希尔伯特-黄变...
从图的算法流程可知,基于希尔伯特-黄变换和GRNN神经网络的新型孤岛检测算法,该算法首先对公共耦合点的电压信号进行采集,然后将电压通过希尔伯特-黄变换提取器谐波特征数据,将特征信息通过GRNN广义回归神经网络进行判决是否产生孤岛,因此,该方法具有不依然功率、阈值等参数的优势,通过神经网络进行孤岛检测的方法可以避免直接通过...
希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huangtransform,HHT)作为一种自适应的时频分析算法,是近十年来信号处理领域十分有效的新方法之一.但是,由于它来自于工程实际,目前尚无一套完整公认的数学理论基础,因此存在一些亟待解决的问题.其中,端点效应会导致HHT得不到原始信号真实的组分和瞬时信息,将严重阻碍HHT的广泛应用,本文以端点效应...
边际谱算法是一种分析非高斯、非线性信号的方法,它基于EMD(经验模式分解)和希尔伯特黄变换(Huang-Hilbert Transform)。 首先,通过EMD将信号分解成一系列固有模态函数(IMF),然后对每个IMF进行希尔伯特变换,得到瞬时频率和瞬时幅值。这些瞬时频率和瞬时幅值构成了信号的希尔伯特谱。 接着,对希尔伯特谱进行边际谱分析。具体来...
希尔伯特-黄变换(Hilbert-HuangTransform,HHT)[6]的产生,正好弥补了这一空白。1.2国内外研究现状及分析HHT算法简介1998年,美国国家航空航天管理局(NationalAeronauticsandSpace Administration,NASA)的黄锷等提出了HHT。传统的时频分析算法大都不能恰当地表征非线性、非平稳信号的频谱特性。HHT则不然,它以自适应地表征信号...
通感一体化(ISAC)作为一种6G关键技术,将通信和感知功能集成到Wi-Fi设备,为室内人体呼吸频率感知提供一种有效的方法.针对当前基于ISAC的呼吸频率感知存在鲁棒性低和"盲点"的问题,该文提出一种基于信号变分模态分解(VMD)- 希尔伯特-黄变换(HHT)呼吸频率感知算法.首先,选择对环境感知敏感度较强的Wi-Fi链路构建信道状态...
希尔伯特-黄变换方法是由Norden E. Huang (黄锷)等人,针对当时对非平稳非线性信号处理 方法不理想的情况,于1998年提出的一种新的信 号处理方法。这种方法对于非线性和非平稳数据 分析有比较理想的效果。 希尔伯特黄变换matlab程序,希尔伯特黄变换(HHT)的完整MATLAB程序 希尔伯特黄变换matlab程序,希尔伯特黄变换(HHT)的...
明确CEEMD算法的优势;随后选取了不同高度下稳定层结和不稳定层结的个例数据,应用希尔伯特-黄变换算法对该个例下的风速u和温度T序列的湍流特征进行了分析,探讨了希尔伯特黄变换算法的应用.结果表明:CEEMD的算法分解结果更加精细,模态函数的模态混叠缺陷得到了更好的压制,模态能量分布更集中,希尔伯特边际谱存在更多的能量...
并行希尔伯特黄变换算法流程图 图1 并行希尔伯特黄变换算法流程图
针对有后处理的音频信号复制粘贴篡改,文章提出了一种基于希尔伯特−黄变换的音频信号复制粘贴篡改检测和定位的方法。采用音高跟踪技术将音频信号的有声段和无声段区分开来,对每个有声段分别实行希尔伯特−黄变换以提取谱图特征,进而利用动态时间规整(DTW)来计算每个谱图特征的相似度,当满足设定阈值条件时,通过比较...