EEMD+FFT+HHT组合算法的原理是: 首先,利用EEMD(集成经验模态分解)对信号进行分解,得到一系列的IMF(固有模态函数)和一个残余分量。这些IMF代表了信号中的各种频率成分,每个IMF都包含了信号中的一部分信息。 然后,对每个IMF进行FFT(快速傅里叶变换)计算,得到其频谱信息。FFT是一种高效计算离散傅里叶变换及其逆变换的方法,
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本发明提供一种基于EEMD和FFT结合的电机转子断条故障分析方法,提出将集总经验模态分解EEMD和快速傅立叶变换FFT应用于提取异步电动机转子故障特征,即先对定子电流信号进行EEMD分解,提取反映故障信息的固有模态IMF分量,再对该IMF分量进行FFT.然后,根据IMF分量中故障特征频率分量幅值和基频幅值相比较来判断感应电机转子断条...
除了上述提到的优点,EEMD+FFT+HHT组合算法还具有以下特点: 适用性广泛:EEMD、FFT和HHT都可以用于处理不同类型的信号,因此该组合算法可以适用于各种不同的领域,如机械故障诊断、医学影像分析、语音信号处理等。 组合灵活性:EEMD、FFT和HHT可以灵活组合使用,根据具体应用场景和需求进行选择和优化。例如,可以在EEMD分解后...
1. function fftfenxi2. clear;clc;3. N=2048;4. %fft默认计算的信号是从0开始的5. t=linspace 2、(1,2,N);deta=t(2)-t(1);1/deta6. x=5*sin(2*pi*10*t)+5*sin(2*pi*35*t);7. % N1=256;N2=512;w1=0.2*2*pi;w2=0.3*2*pi;w3=0.4*2*pi;8. % x=(t=-200&t-200+N1*...
function[imf,CenFs,elapsedTime,reconError]=pEMDsandFFT(data,FsOrT,methodSel, options)% 画信号模态分解与各IMF分量频谱对照图,会绘制重构误差图% 目前可以实现的分解方法包括:% EMD,EEMD,CEEMD,CEEMDAN,ICEEMDAN,EWT,VMD共7种% 输入:% data:待分解的数据(一维)% FsOrT:采样频率或采样时间向量,如果为采样...
EMD是一种非平稳信号分析方法,但是它不同于FFT。EMD适合任意数据,基于数据本身来分解,不需要基函数。EMD分解基于这样的假设:①认为信号由不同的IMF组合而成;②IMF同时具备线性和非线性特点;由EMD方法分解信号可以得到一系列的本征模态分量(IMF),如下 式中imfi(t)是EMD分解得到的第i个IMF; rn(t)是分解筛除n个...
(1)为了对比,先用fft对求上述信号的幅频和相频曲线。 1.function fftfenxi 2.clear;clc; 3.N=2048; 4.%fft默认计算的信号是从0开始的 5.t=linspace(1,2,N);deta=t(2)-t(1);1/deta 6.x=5*sin(2*pi*10*t)+5*sin(2*pi*35*t); ...
1.function fftfenxi 2.clear;clc; 3.N=2048; 4.%fft默认计算的信号是从0开始的 5.t=linspace(1,2,N);deta=t(2)-t(1);1/deta 6.x=5*sin(2*pi*10*t)+5*sin(2*pi*35*t); 7.% N1=256;N2=512;w1=0.2*2*pi;w2=0.3*2*pi;w3=0.4*2*pi; ...
plt.plot(y_fft,'r') plt.show() 输出:第一个图是原始信号,后面 的 依次为 imf 分量 和 这个 imf 对应的 频谱(红色) 第一个 imf 分量 就是 白噪声,高频; 第二个 imf 分量 为 10HZ 的正弦波,频谱图 在 10HZ 处 凸起; 第三个 imf 分量 为 4HZ 的正弦波; ...