希尔伯特谱相关论文
为了解决基于希尔伯特黄变换（HHT,Hilbert-Huang Transform）辐射源个体识别方法中的模态混叠分解不充分以及低信噪比下效果较差的问......
非平稳信号的分析是信号处理领域中的重要内容之一,但是目前用于分析非平稳的处理方法,都是基于傅立叶分析理论,因而同样受到傅立......
本文中作者为了分析变压器合闸振动信号特征,提出一种基于经验小波变换的振动信号处理方法,并通过试验验证了该方法的可行性.......
脑血管病是指脑部动脉或支配脑的颈部动脉发生阻塞或破裂，引起的以脑部出血性或缺血性损伤症状为主要临床表现的一组疾病，发病率、死......
特定辐射源识别根据不同发射器独有的特征将其区分出来,这些特征称为指纹。造成不同指纹的主要原因是发射器功率放大器的非线性和......
状态识别是机械系统状态监测中重要的一环，而信号的特征提取又是其中的重要一步。时域中特征中有幅值、峰-峰值等，频域中有各阶频率......
为了了解南海的海平面变化规律，利用希尔伯特-黄变换（HHT）对南海卫星高度计资料进行了分析．对南海卫星高度计资料进行潮汐校正和空间插......
在快速滤波分解信号为最宽带通本征模态函数方法（简称FFDSI方法）的基础上，引入了主控模态函数的概念。将其应用于Chichijima水文站水......
希尔伯特-黄变换一种是针对非线性、非平稳信号的时频分析方法,该方法将信号分解为有限数量的固有模态函数,能清晰刻画信号的时频......
针对传统语音情感特征参数在进行情感分类时性能不佳的问题,该文提出了一种基于变分模态分解的语音情感识别方法。情感语音信号首......
为了提高化工过程故障诊断的效率,基于残差对故障状态具有敏感性以及经验模态分解（EMD）无需建模仅依据输入输出数据分析的优势,提出......
震动传感器是智能监控传感器系统的重要组成部分。震动信号是一种非线性非平稳信号。相比于传统的时频分析方法,对希尔伯特-黄变换......
Hilbert谱奇异值是对振动信号进行Hilbert-Huang变换得到Hilbert谱时频矩阵后,再利用奇异值分解的方法提取矩阵的特征得到的.将振......
目的：解决运动信号因非平稳性而难以提取特征的难题。方法：以人体小腿角加速度信号为例,用希尔伯特-黄变换对其进行时频分析,即先对......
含有色噪声的非平稳信号的滤波去噪一直是未能很好解决的问题，传统的傅立叶分析方法不适用于此类信号的分解及滤波，而小波域滤波效果......
基于谱分析原理将希尔伯特黄变换应用于多分量信号的频散分析，通过希尔伯特时频能量谱获得每个单分量信号的能量分布和群速度，通过希......
基于经验模态分解（EMD）的数据分析方法，是一种针对非线性、非平稳信号处理的新方法．使用EMD法可以将任意复杂的数据信号分解为多个有限......
针对柔性薄壁轴承在发生故障时产生的非平稳、非线性信号,采用希尔伯特-黄变换方法对其进行分析,同时针对噪声信号会污染整个希尔......
利用快速滤波建立了一种对信号进行本征模态函数分解的全新方法。该方法与筛选方法相比较,具有操作简单,运算速度快,尤其适用于长......
海洋的浩瀚和多变使其信号的获取艰苦困难。因此,如何合理地分析海洋信号,从中尽可能多地提取有用的信息是海洋研究的关键问题之一......
针对滚动轴承振动信号的特点,提出一种基于集合经验模态分解的滚动轴承振动信号希尔伯特谱分析方法.这一方法采用集合经验模态分解......
针对传统时频分析方法的水下目标特征提取各有其局限,采用了希尔伯特黄变换方法用于水下目标特征提取.仿真与实验数据的处理结果表......
针对航行于海上船舶的横摇运动具有非线性和非平稳的特点,探索采用希尔伯特-黄变换方法研究船舶在波浪中的非线性横摇运动的响应特......
柔性薄壁轴承是精密谐波减速器的重要组成部分,而精密谐波减速器在工业机器人中扮演着重要的角色,柔性薄壁轴承的轻微损坏,会影响......
EMD/HSA方法是由Huang创立的适合于非平稳、非线性信号的数字信号处理方法，它比传统的几种信号处理方法更能反映出信号的局部性质，现......
随着我国公路桥梁事业的不断发展,公路交通流量的不断增加,公路桥梁负荷日益加重,使现有桥梁的通行能力降低,出现承载力不足、结构......
随着交通事业的蓬勃发展和大跨径桥梁建设步伐的日益加快,桥梁的安全性、适用性和耐久性日益受到人们的关注和重视。桥梁健康监测......
应用平稳小波包变换对信号进行窄带分解,避免了经验模式分解过程中虚假模式分量的产生以及高频本质模式函数瞬时频率的波动,改善了......
为有效分析特高压并联电抗器振动信号特征,提出一种基于经验小波变换的特高压并联电抗器振动信号分析方法。该方法通过对信号傅里......
希尔伯特黄变换是先把一列时间序列数据通过经验模态分解，然后经过希尔伯特变换获得时频谱的信号处理新方法。介绍了希尔伯特黄变换......
