基于MM-EMD的改进HHT及应用

针对传统Hilbert-Huang变换假设"信号由IMF(Instinct Mode Functions)分量与普通趋势项构成"这一固有局限,根据油压信号的自身特点,提出了基于MM-EMD(Mathematical morphology and Empirical Mode Decomposition)的Hilbert-Huang变换改进方法,并将其应用于油压信号分析处理中。该方法的基本思想如下:针对存在非IMF、非普通趋势项分量的信号,先用数学形态滤波器分离出该分量,再对剩余信号进行EMD分解与Hilbert谱分析。仿真信号与实测信号表明,新方法能取得比传统Hilbert-Huang变换更好的分析效果。