1. 了解希尔伯特黄变换的基本原理 希尔伯特黄变换是一种用于分析非线性和非平稳信号的方法。它主要分为两个步骤: 经验模态分解(EMD):将原始信号分解为一系列固有模态函数(IMF),每个IMF都是满足特定条件的信号分量。 希尔伯特谱分析(HSA):对每个IMF进行希尔伯特变换,得到瞬时频率和瞬时相位,从而构造出信号的希尔伯特谱。
希尔伯特-黄变换(Hilbert–Huang Transform,简称HHT)是一种用于分析非线性和非稳定信号的方法。它由希尔伯特变换和黄-恩博特变换两部分组成。希尔伯特变换用于提取信号的瞬时频率和瞬时相位,而黄-恩博特变换则用于对非线性和非稳定信号进行自适应分解。HHT的基本步骤如下: 对信号进行经验模式分解(Empirical Mode Decompositio...
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-黄变换的步骤如下...
希尔伯特黄变换matlab程序下面是一个简单的MATLAB程序,用于实现希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform): %原始信号 t = linspace(0, 1, 100); %时间范围 x = sin(2*pi*10*t) + sin(2*pi*20*t) + 0.5*randn(size(t)); %生成一个含有两个频率成分的信号,加上噪声 %进行希尔伯特-黄变换 [imf, ~...
matlab做希尔伯特黄变换谱在MATLAB中进行希尔伯特-黄变换(HHT)并得到谱图的步骤如下: 收集数据:首先需要一个信号数据集。这个数据集可以是地震波、生物信号等非线性和非平稳信号。 经验模态分解(EMD):使用MATLAB中的EMD函数对数据进行处理,将信号分解为若干固有模态函数(IMF)和一个残差项。 希尔伯特变换:对每个IMF...
【信号处理】Matlab实现希尔伯特-黄变换 1 内容介绍 1998年,Norden E. Huang(黄锷:中国台湾海洋学家)等人提出了经验模态分解方法,并引入了Hilbert谱的概念和Hilbert谱分析的方法,美国国家航空和宇航局(NASA)将这一方法命名为Hilbert-Huang Transform,简称HHT,即希尔伯特-黄变换。
希尔伯特黄变换虽然能得到瞬时频率信息,但是其数学理论基础不够完备,模态混叠问题难以消除。匹配追踪算法与希尔伯特黄变换都属于贪婪算法,主要用于储层预测,噪声压制,匹配追踪时频分辨率较高,但是计算效率较低。稀疏约束的谱反演方法通过加入正则化约束条件控制稀疏程度,得到高分辨率的时频分析结果,近年来受到了越来越多的关...
Hilbert谱:信号的希尔伯特变换后做fft,表示信号幅值在整个频率段上随时间和频率的变化规律; Hilbert边际谱:对hilbert谱做积分,表示信号幅值在整个频率段上随频率的变化情况,它相当于傅里叶谱,但比傅里叶谱具有更高的频率分辨率。Hilbert边际谱是通过对Hilbert谱(在时间上)积分得到的; ...
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。