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...
Hilbert变换只是单纯地求信号的瞬时振幅,频率和相位,有可能出现没有意义的负频率;HHT变换先将信号进行EMD分解,得到的是各个不同尺度的分量,对每一个分量进行Hilbert变换后得到的是有实际意义的瞬时频率。
有些以线性和非线性时频分析为基础,有些则另辟蹊径,比如Hilbert-Huang变换HHT。HHT包括经验模态分解EMD和希尔伯特变换两部分,其中经验模态分解是其核心部分。由于经验模态分解存在模态混叠和端点效应,集合经验模态分解和互补集合经验模态分解被提出,集合经验模态分解在一定程度上克服了模态混叠问题,互补集合经验模态分解提高...
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。 HHT主要内容包含两部分,第一部分为经验模态分解(Empirical ...
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。
EWT+FFT+HHT组合算法是一种广泛应用于信号处理领域的算法,它结合了经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)、快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)和希尔伯特黄变换算法(Hilbert-Huang Transform,HHT)的优点,具有较高的计算效率和准确性。 经验小波变换(EWT):EWT是一种基于数据自适应的信号分解方法,它通...
信号分析是一种重要的技术,用于研究和理解各种信号的特性和行为。在工程领域,信号分析可以帮助我们识别和解决各种问题,从而提高系统的性能和可靠性。在本文中,我们将介绍一种基于HHT(Hilbert-Huang变换)算法的信号分析方法,即谐波和间谐波分析。 谐波和间谐波是信号中常见的两种特征。谐波是指在信号中频率为整数倍的成...
Hilbert-HuangTransform：matlab希尔伯特-黄变换：matlab实现 关于Hilbert-Huang的matlab实现，材料汇总，⽐较杂...感谢所有⽹络上的贡献者们:)核⼼：以下代码计算HHT边际谱及其对应频率 ⼯具包要求：G-Rilling EMD Toolbox，TFTB Toolbox 附：黄锷先⽣课题组开发的⼯具包（可以在找到），这⾥并未⽤到...
Hilbert-Huang变换(HHT)是一种能够有效处理非线性和非平稳信号的信号分析方法,它由黄庭坚和黄淳在1996年提出。HHT主要包括两个步骤:经验模态分解(EMD)和 Hilbert 谱分析。在EMD过程中,信号被分解成不同的本征模态函数(IMF),每个IMF都代表了信号的一个固有振动模式。然后利用Hilbert变换分析每个IMF的频率和相位,得到信...
有些以线性和非线性时频分析为基础，有些则另辟蹊径，比如Hilbert-Huang变换HHT。HHT包括经验模态分解EMD...