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[学位论文] 作者：全学海,
来源：桂林电子科技大学 年份：2010
希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)是美籍华裔科学家N.E.Huang于1998年正式提出的一种新型时频分析方法,它可以有效地分析各种非平稳、非线性信号的时频特征,其...
[期刊论文] 作者：全学海,丁宣浩,蒋英春,,
来源：桂林电子科技大学学报 年份：2010
基于EMD和概率神经网络的说话人识别方法,主要针对语音信号具有强时变特性问题,通过自适应性的经验模态分解（EMD）方法,对不同说话人的语音信号进行分解后,得到反映信号特征的本......
[期刊论文] 作者：全学海,丁宣浩,蒋英春,,
来源：大众科技 年份：2009
经验模态分解（EMD）是希尔伯特-黄变换（HHT）分析的核心，是有效计算瞬时频率的必要的前提条件。为了进一步研究和应用HHT，文章对其中的三种瞬时频率计算方法：希尔伯特变换（HT）、归一化希......
[期刊论文] 作者：全学海,丁宣浩,蒋英春,,
来源：南阳师范学院学报 年份：2010
经验模态分解是Hilbert—Huang变换（HHT）的关键算法，它分解信号的能力直接影响到HHT的实用性和应用价值．为了研究经验模态分解对多分量复合信号的筛选条件，我们主要研究了在理想条......
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