基于变分模态分解和希尔伯特变换的转子非平稳信号故障特征识别

为了提升传统希尔伯特黄变换在处理复杂非平稳信号时的时频分析能力,本文将变分模态分解和希尔伯特变换进行结合,提出了一种时频分析方法变分模态分解和希尔伯特变换。此外,为了对变分模态分解的模态数进行自动调整,还提出了一种基于相关系数的希尔伯特黄变换参数优化方法,有效避免了由于希尔伯特黄变换模态数设置不合理而导致的信号分解不足和分解过剩的问题。利用转子故障信号对变分模态分解和希尔伯特变换方法的时频分析能力进行了验证,并且与传统希尔伯特黄变换的对比突出了该方法在处理非平稳信号中的优势。

基于希尔伯特变换的电网络约束关系研究

为了研究电压波动条件下的电网络约束关系,文章基于希尔伯特变换,构建了供电电压存在波动下线性时不变负载上电压、电流的解析信号模型,推导出了以解析信号表征线性时不变电网络的拓扑约束和元件约束关系,将相量法思想拓展至对供电电压波动下线性时不变电网络响应特性的分析与求解。仿真验证结果表明,供电电压存在波动条件下,文中所建立的基于希尔伯特变换的电网络约束关系,不仅物理意义清晰、表征简明,而且正确、好用。文章所建立的电网络约束关系,能够为供电电压波动条件下电网络中线性时不变负载上电压电流关系的建模、仿真分析与计算提供指导。

利用四阶样条小波快速计算信号的希尔伯特变换

在有限区间内计算给定信号的希尔伯特变换是数据分析中的一个重要问题。在现存的最好算法中,该问题的计算复杂度为O(nlog n),其中n为信号长度。为了进一步提高计算速度,本文建立一种基于四阶样条小波计算信号的希尔伯特变换的快速算法,将计算复杂度从O(nlog n)降到O(n)。数值实验表明该算法在具有更快计算速度的同时,具有与现存最好算法可比较的计算精度。

希尔伯特变换结合格雷码的相位展开方法

传统的格雷码辅助四步相移相位展开方法需要投影四幅条纹图形,而且受到环境噪声和投影离焦等因素影响导致重建精度不高。为了提高三维重建的效率和精度,提出了一种希尔伯特变换与格雷码相结合的相位展开方法。首先,利用采集到的正弦条纹图像和背景光强图像获取余弦分量。然后采用希尔伯特变换将余弦分量与冲击响应进行卷积。在原始频率和幅度保持不变的前提下将相位移动π/2。最后,利用格雷码解码得到的相位级次来求解被测物体的绝对相位。此外,采用三分相位展开法来消除格雷码解相位过程中产生的边缘跳变误差。实验结果表明:该方法在对高精度标准球重建时精度为0.045 mm,重建精度较高。投影条纹图片由四幅缩减到了两幅,提高了投影效率。

基于径向希尔伯特变换的图像边缘增强特性研究

研究了基于螺旋相位频谱滤波器滤波的径向希尔伯特变换对不同边缘分布图像的增强特性.给出了拓扑荷n=1的有限孔径螺旋相位滤波器点扩散函数的解析表达式,并利用圆孔、汉字和人像等三幅不同边缘分布密度的图像进行了边缘增强的模拟计算.结果表明,基于螺旋相位频谱滤波的径向希尔伯特变换会使边缘增强图像具有立体浮雕效果,并且随着输入图像的边缘分布密度变大,立体浮雕效果会越显著.通过理论分析得出,这一现象是由螺旋相位滤波器点扩散函数中的次极大分布与输入图像边缘卷积引起的.这一结论为图像的信息处理提供了一些有利的手段.

旋转机械振动信号基于EMD的希尔伯特变换和小波变换时频分析比较

基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)的希尔伯特变换(Hilbert Transformation,HT),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频谱的信号处理新方法。介绍了该方法的理论和算法。对仿真和旋转机械油膜涡动故障振动信号分别用基于EMD的HT和基于小波变换(Wavelet Transformation,WT)的时频分析在时域、时频域和频域进行了比较研究,研究结果说明,旋转机械振动信号基于EMD的HT时频分析方法比基于WT的有效。

基于改进二维离散希尔伯特变换的图像边缘检测方法

提出一种新的基于二维希尔伯特变换的边缘检测方法。对于频域信号而言,希尔伯特变换不改变信号的幅值,而仅仅改变其相位,即负频率的相位作+90°相移,而正频率作-90°相移。经由傅里叶变换后,边缘特征呈极值状态,因此本文利用二维离散希尔伯特变换实现边缘检测。由于二维离散希尔伯特变换结果具有方向性,提出利用两个呈正交性的二维离散希尔伯特变换的幅度平方和来检测图像边缘特征。此外将高斯核函数引入到希尔伯特变换中,以减少图像噪声对检测结果的影响,并根据PSNR(峰值信噪比)来确定最佳参数σ,从而得到理想的边缘检测效果。为验证该方法的检测结果,将所提方法与传统边缘检测算子的检测效果进行了比较分析,并将该方法运用于卫星遥感图像中,结果表明该方法可以有效地应用于边缘检测工作中。

重磁场二维希尔伯特变换——直接解析信号解释方法

通过分析解析信号概念,指出目前重磁场解析信号事实上是重磁场梯度解析信号.在借助解析信号分量满足二维希尔伯特变换关系的基础上,提出重磁场直接解析信号的概念,并阐述重力异常及化极磁异常希尔伯特变换——直接解析信号的含义,并给出基于直接解析信号对位场增强的四种处理方法:直接解析信号模、水平分量模、改进Tilt angle和改进Theta map.理论模型和实际航磁资料处理表明上述方法一定程度上可以解决噪声干扰等问题,对分辨和刻画场源有较好的解释效果,能够用于航空重力和航磁资料处理.

用小波变换和希尔伯特变换测量无功功率

介绍用小波变换和希尔伯特变换求基于Budeanu定义的无功功率的新方法。希尔伯特变换能将各次谐波电压分别平移90,不受频带宽度的限制,移相精度高。用小波变换可在时间域高效准确地求电压电流有效值、有功和无功。将电压、电流和各次谐波分别移90的电压正交小波分解,用分解系数可求出电压及电流有效值、有功和无功,还可以求出各子带上的有功及无功。最后对新方法进行了仿真研究。

基于希尔伯特变换的非平稳调幅信号解调

非平稳信号泛指具有时变能量谱的确定性信号和具有时变功率谱的随机信号。幅度调制是非平稳性的一种表现形式。调幅信号分析主要任务之一是提取幅度随时间变化的规律。在希尔伯特变换平方解调方法的基础上,提出了利用适用于非平稳信号的希尔伯特变换低通滤波器,提取调幅信号的包络,实现非平稳调幅信号的分解。数值算例验证了方法的有效性。

基于多尺度加窗希尔伯特变换的地震资料体边缘检测

利用地震资料识别断层或裂缝发育带等非连续性异常信息是裂缝性油气藏储层预测的关键所在。为此,提出了一种基于多尺度加窗希尔伯特变换的体边缘检测新方法。在二维(水平)加窗希尔伯特变换的基础上,考虑了非连续性地质异常的多尺度三维特征,通过同时调节水平和深度方向上的计算孔径来提取实际三维地质异常体的边缘信息,弥补了二维加窗希尔伯特变换仅提取水平方向边缘信息的明显不足。实际地震资料体边缘检测试处理结果表明,该方法能够完整地刻画多尺度非连续性地质异常体的特征,有效突出裂缝发育带的边缘位置及断层的走向,具有较为显著的实用价值。

希尔伯特变换在配电网故障选线中的应用

为克服目前小电流接地系统单相故障发生在相电压过零点附近选线方法灵敏度低的缺点,提出了一种基于希尔伯特变换的综合选线判据。将零序电流进行小波包分解的同时,运用希尔伯特变换对分解结果进行瞬时频率分析,计算频带能比因子。将频带能比因子作为启动选线方法的条件,当高频分量多时比较小波高频能量,当低频分量多时比较直流分量能量,将两种方法进行有机综合可以构成完善的故障选线方案。仿真结果表明该方法有效、准确、且适用性强,不受系统结构和运行方式等的影响。

基于希尔伯特变换的干涉条纹相位解调新算法

提出了一种新的应用希尔伯特变换解调干涉条纹相位的算法,可以从单幅干涉条纹图中解调出全场相位分布.在实际应用中,常借助傅里叶变换实现希尔伯特变换算法,但是会忽略负频率成分,造成相位信息的丢失.对于相位分布非单调变化的干涉条纹,提出了一种判断函数,用来计算相位信息零频率点的分布.利用相位的零频率点分布构造了一个二元模板,使用该模板对本文提出的两次希尔伯特变换法产生的包裹相位图进行修正.对修正后的包裹相位图进行解包裹处理,可以得到连续的全场相位分布.对该方法用计算机模拟进行了验证.

基于希尔伯特变换的科氏流量计信号处理

针对科氏流量计输出的时变信号处理，研究采用基于希尔伯特变换的数字信号处理方法。先后通过多相抽取滤波以及IIR型椭圆带通滤波器对科氏流量计传感器信号进行滤波，再结合信号及其希尔伯特变换，构建原信号的解析信号，通过共轭相乘计算两信号间的相位差，实现流体质量流量的测量。对多种实现希尔伯特变换的方法进行总结优化和仿真比较，仿真和实验结果表明该方法实时性好，满足计量要求。

基于解析模态分解和希尔伯特变换的模态参数辨识新方法

针对航天器结构低频、密频的模态参数辨识问题,提出一种将解析模态分解(AMD)与希尔伯特变换(HT)相结合的模态辨识方法(AMD+HT),根据结构上任意一点的脉冲响应信号,对系统结构的频率和模态阻尼比进行参数识别。以箱型卫星模型为例,分别对固定状态下卫星帆板和卫星整体结构的低阶模态进行模态辨识,并与LMS数据采集系统分析结果和ANSYS有限元仿真结果对比,验证了该方法对低频、密频结构模态辨识的正确性和优越性。

希尔伯特变换实时全息干涉条纹相位提取

实时全息干涉法可以观察记录整个测试过程中条纹图的动态变化,传统相位提取算法只适合于静态干涉条纹图相位的提取。根据实时全息干涉条纹和希尔伯特变换的特点,提出了利用希尔伯特变换提取实时全息干涉条纹相位值的方法,采用了高通滤波的方法减少背景光强的影响,对铝片受力变形实验中实时全息干涉条纹的相位变化分布进行了提取。实验表明:希尔伯特变换法适合于动态条纹的相位提取,可以自动提取实时全息干涉测量过程中全场各点在任意两个时刻间的相位变化值,且测量结果与实时全息干涉条纹人工分析结果一致。

基于希尔伯特变换的干涉仪信号处理

微波干涉仪是测量常规武器内弹道参数的重要设备,传统的雷达信号处理方法主要使用短时傅里叶变换,不能兼顾时间和频率分辨率。因此,提出一种基于希尔伯特变换的算法,该算法能够获得更高的时间分辨率和测量精度。该算法利用希尔伯特变换获得精确的相位信息,并利用相位与弹丸行程存在的线性关系,计算出弹丸的行程。通过对小口径火箭弹的微波干涉仪实测数据的分析,结果证明基于希尔波特变换的干涉仪信号处理方法与基于短时傅里叶变换的处理方法相比,具有更高的时域分辨率。

信号包络提取方法——从希尔伯特变换到小波变换

本文分别讨论了希尔伯特变换和小波变换的原理、性质和在提取信号包络方面的应用,并进行了分析、对比;说明了小波变换(采用已调高斯小波)除了能够对信号实现正交、提取包络外,还具有带通滤波的功能;从而能提取出优于希尔伯特变换的信号包络。

基于希尔伯特变换的核电站松动部件定位方法

针对当前的核电站松动部件定位方法在估算信号到达时间差时存在起始点难以准确判定、误差大、抗噪声性能差的缺点,提出一种基于希尔伯特变换的时间差估计方法,从而根据时间差估算松动部件位置实现定位。希尔伯特变换可提取信号轮廓线,以轮廓线的第一个峰值到达时间作为能量最大弯曲波到达传感器的时间;分析信号的主频率可以计算出弯曲波的传播速度,根据波速和信号到达不同传感器之间的时间差使用三角形定位法实现松动部件的定位分析。搭建平板试验台,在不同信噪比条件下和不同方法之间进行对比试验,结果显示这种方法的平均估计偏差为34.1mm,在信噪比为1dB时仍然能够得到比较准确的结果,具有定位精度高、抗噪声性能好、运算速度快等特点。

地震资料的高阶伪希尔伯特变换边缘检测

构造了一种用于边缘检测的高阶伪希尔伯特变换,它吸收了时频分析的局部化特性和传统希尔伯特变换的思想,调节其时窗宽度和阶数可以实现不同的输出.信号模型及实际图像的处理结果表明,高阶伪希尔伯特变换能提取出各种类型的边缘信息,边缘表达完整、定位准确.利用这一方法对实际地震资料进行了处理,它能突出地震资料的奇异信息.可用于描绘地层精细结构,地层的识别和追踪,裂缝、河道和断层的检测.