下边我将针对上述四个评价标准,分别使用EMD,EEMD,CEEMD,CEEMDAN,ICEEMDAN,EWT,VMD方法对同一段信号进行分解,并进行横向对比。 上述方法中,EMD,EEMD,CEEMD方法使用的是PyEMD包,EWT使用的是ewtpy包,所以在程序运行前,需要执行下述指令进行安装: pip install EMD-signal pip install ewtpy ICEEMDAN是笔者根据MATLAB中的...
python eemd_hht库 ## 实现Python EEMD_HHT库的步骤 作为一名经验丰富的开发者,你需要教会刚入行的小白如何实现“Python EEMD_HHT库”。下面是整个实现的步骤,以及每一步需要做什么以及相应的代码。 ### 步骤 | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 1 | 安装所需库 | | 2 | 导入所需库 | | 3 ...
pythoneemd_hht库 ##实现PythonEEMD_HHT库的步骤 作为一名经验丰富的开发者,你需要教会刚入行的小白如何实现“PythonEEMD_HHT库”。下面是整个实现的步骤,以及每一步需要做什么以及相应的代码。 ### 步骤 | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 1 | 安装所需库 | | 2 | 导入所需库 | | 3 | 准备...
1.什么是HHTHHT就是先将信号进行经验模态分解EMD分解,然后将分解后的每个IMF分量进行Hilbert变换,得到信号的时频属性的一种时频分析方法。2.EMD分解的步骤。EMD分解的流程图如下:3.实例演示。给定频率分别为10Hz和35
EEMD、CEEMD、CEEMDAN、VMD、ICEEMDAN、LMD、EWT、SWT的理论及代码实现，还讲到了HHT算法理论及其代码实现...
摘要: 针对船用电动机位置分散、安装环境各异,难以对全生命周期的全过程进行监测的特点,提出了一种利用电动机的振动信号、基于集合经验模态分解和希尔伯特-黄变换相结合的低压异步电动机故障诊断方法。采用集合经验模态分解方法将振动信号分解为各级本征模态函数分量,利用相关系数选取出和原振动信号有关的本征模态函数分量,...
法。该方法将小波分析和EEMD-HHT相结合,既能够提高信号的信噪比,又能抑制经验模态分解过程中的模 式混叠现象,提高故障诊断的准确性。试验证明在风电轴承的故障诊断中该方法非常有效。 关键词:风电轴承;小波分析;EEMD-HHT;故障诊断 中图分类号:TH133.33;TP391 文献标志码:B 文章编号:1000-3762(2014)06-0045-05 ...
摘要:针对变压器潜油泵机械故障诊断问题，探讨了潜油泵轴承机械故障分析原理以及不同类型故障对应的特征频率分布，提出将改进的希尔伯特-黄变换(EEMD-HHT)算法应用到故障特征信号提取中。该方法可以将非平稳、非线性的机械振动信号分解成一组本征模函数(IMF),并有效消除模态混叠现象,然后根据故障信号的边际能量谱分析.确定...
本课题从含有丰富的心血管生理信息的脉搏波出发,旨在通过 EEMD、平稳 小波变换与 HHT 的信号处理的方法,对脉搏信号进行分析,深刻挖掘与病症相 关的大量参数,然后利用支持向量机网络实现两类脉搏信号的分类识别。 2.3、二次回路的背景概述行监测、控制及各种自动化管理,常以弱电方 法间接介入以高电压、大电流运行的...
1 经验模式分解( EMD) 和IMFHHT 方法包含两个主要步骤:( 1) 对原始数据进行经验模式分解( EMD) ,把数据分解为满足Hilbert 变换要求的n 阶本征模式函数( IMF) 和残余函数之和。( 2) 对每一阶IMF 进行Hilbert 变换,得到瞬时频率,从而求得时频图。函数必须关于时间轴局部对称,且其过零点与极值点个数相同。