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Optimization of the End Effect of Hilbert-Huang transform(HHT) 被引量:4
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作者 Chenhuan Lv Jun ZHAO +2 位作者 Chao WU Tiantai GUO Hongjiang CHEN 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第3期732-745,共14页
In fault diagnosis of rotating machinery, Hil- bert-Huang transform (HHT) is often used to extract the fault characteristic signal and analyze decomposition results in time-frequency domain. However, end effect occu... In fault diagnosis of rotating machinery, Hil- bert-Huang transform (HHT) is often used to extract the fault characteristic signal and analyze decomposition results in time-frequency domain. However, end effect occurs in HHT, which leads to a series of problems such as modal aliasing and false IMF (Intrinsic Mode Func- tion). To counter such problems in HHT, a new method is put forward to process signal by combining the general- ized regression neural network (GRNN) with the bound- ary local characteristic-scale continuation (BLCC). Firstly, the improved EMD (Empirical Mode Decompo- sition) method is used to inhibit the end effect problem that appeared in conventional EMD. Secondly, the gen- erated IMF components are used in HHT. Simulation and measurement experiment for the cases of time domain, frequency domain and related parameters of Hilbert- Huang spectrum show that the method described here can restrain the end effect compared with the results obtained through mirror continuation, as the absolute percentage of the maximum mean of the beginning end point offset and the terminal point offset are reduced from 30.113% and 27.603% to 0.510% and 6.039% respectively, thus reducing the modal aliasing, and eliminating the false IMF components of HHT. The proposed method caneffectively inhibit end effect, reduce modal aliasing and false IMF components, and show the real structure of signal components accuratelX. 展开更多
关键词 End effect hilbert-huang transform hht)Modal aliasing Boundary local characteristic-scalecontinuation (BLCC) Generalized regression neuralnetwork (GRNN)
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Efficacy of Hilbert-Huang Transform (HHT) in the Analysis of Instantaneous Low Frequency Waves of Magnetosheath
2
作者 Ekong U. Nathaniel Nyakno J. George +1 位作者 Jewel I. Ibanga Aniekan M. Ekanem 《International Journal of Geosciences》 2016年第1期11-19,共9页
The flow of supersonic plasma is accompanied by a highly thermalized region called the Magnetoshealth found after the bow shock. Enclosed within this region are different wave modes associated with classes of boundari... The flow of supersonic plasma is accompanied by a highly thermalized region called the Magnetoshealth found after the bow shock. Enclosed within this region are different wave modes associated with classes of boundaries which have been determined by different methods. The efficacy of Hilbert-Huang transform (HHT) is based on the conditionality of allowing for the local analysis of frequencies, which presents the physical meaning of the original signal at that instant. The observed data have been taken from Cluster II Fluxgate Magnetometer (FGM) instrument that provides advantage for the analysis in three dimensions. The result compares favourably with instantaneous frequencies computed using simple Hilbert transform (SHT) with electric field measurements of Cluster II mission already carried out in literatures. The result of this study has shown that HHT provides the best applicability in the magnetosheath data analysis than the wavelet and Fast Fourier Transform (FFT). The application of HHT based on its advantages over other methods is viewed to be very critical in the analysis of multi-frequency signals where different frequencies could be determined distinctively at a point. 展开更多
关键词 Plasma Waves Instantaneous Frequency Empirical Mode Decomposition (EMD) hilbert-huang Transform (hht)
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Efficacy of Hilbert-Huang Transform (HHT) in the Analysis of Instantaneous Low Frequency Waves of Magnetosheath
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作者 Ekong U. Nathaniel Nyakno J. George +1 位作者 Jewel I. Ibanga Aniekan M. Ekanem 《International Journal of Geosciences》 2016年第1期11-19,共9页
The flow of supersonic plasma is accompanied by a highly thermalized region called the Magnetoshealth found after the bow shock. Enclosed within this region are different wave modes associated with classes of boundari... The flow of supersonic plasma is accompanied by a highly thermalized region called the Magnetoshealth found after the bow shock. Enclosed within this region are different wave modes associated with classes of boundaries which have been determined by different methods. The efficacy of Hilbert-Huang transform (HHT) is based on the conditionality of allowing for the local analysis of frequencies, which presents the physical meaning of the original signal at that instant. The observed data have been taken from Cluster II Fluxgate Magnetometer (FGM) instrument that provides advantage for the analysis in three dimensions. The result compares favourably with instantaneous frequencies computed using simple Hilbert transform (SHT) with electric field measurements of Cluster II mission already carried out in literatures. The result of this study has shown that HHT provides the best applicability in the magnetosheath data analysis than the wavelet and Fast Fourier Transform (FFT). The application of HHT based on its advantages over other methods is viewed to be very critical in the analysis of multi-frequency signals where different frequencies could be determined distinctively at a point. 展开更多
关键词 Plasma Waves Instantaneous Frequency Empirical Mode Decomposition (EMD) hilbert-huang Transform (hht)
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基于Hilbert-Huang变换和小波包能量谱的电压暂降源识别 被引量:19
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作者 祁博 邹金慧 +3 位作者 范玉刚 邵宗凯 王晓东 黄国勇 《中国电力》 CSCD 北大核心 2013年第8期112-117,共6页
针对电压暂降源识别问题,提出一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)和小波包能量谱的电压暂降源识别方法。首先对电压暂降信号经过经验模态分解(EMD),得到一个固有模态函数(IMF)集合,然后将各IMF进行n层小波包分解并计算其小波包能量谱,得到H... 针对电压暂降源识别问题,提出一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)和小波包能量谱的电压暂降源识别方法。首先对电压暂降信号经过经验模态分解(EMD),得到一个固有模态函数(IMF)集合,然后将各IMF进行n层小波包分解并计算其小波包能量谱,得到Hilbert-Huang(HH)谱图。通过比较突变点、幅值、谐波等特征量,对电压暂降源进行识别。实验结果表明,该方法简洁可靠、识别准确性高、实用性强。 展开更多
关键词 电压暂降源 hilbert-huang变换(hht 小波包能量谱 识别
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Hilbert-Huang变换在电气化铁路谐波检测中的应用 被引量:26
5
作者 苏玉香 刘志刚 +1 位作者 李科亮 蔡军 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第18期30-35,共6页
将Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)用于电气化铁路谐波检测中,应用该方法可以提取任意频次的谐波信号。为了解决直接应用经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)方法可能出现的模态混叠问题,文中采用基于傅里... 将Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)用于电气化铁路谐波检测中,应用该方法可以提取任意频次的谐波信号。为了解决直接应用经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)方法可能出现的模态混叠问题,文中采用基于傅里叶变换(Fourien tranform,FT)的EMD方法对电气化铁路谐波信号进行提取。首先利用傅里叶变换对指定频率部分进行滤波,然后分别进行HHT变换,再重新组合,即可得到信号全部完整的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,进而计算其Hilbert谱,得到谐波信号的Hilbert谱值。对电气化铁路牵引变电站实测谐波电压、电流数据进行了分析,仿真结果表明利用改进的HHT方法可以得到电气化铁路各次谐波的准确时频分布。 展开更多
关键词 谐波检测 电气化铁路 hilbert-huang变换(hht) 经验模式分解(EMD) 傅里叶变换
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基于HHT和SVM的运动想象脑电识别 被引量:46
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作者 袁玲 杨帮华 马世伟 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期649-654,共6页
对运动想象脑电信号(EEG)分类识别是脑-机接口(BCI)研究领域的重要问题。本文通过经验模式分解(EMD)将EEG分解为一系列内蕴模式函数(IMF),并对重要IMF的瞬时幅度提取AR模型参数,同时对所有的IMF进行Hilbert变换(HT)得到Hilbert谱,进而... 对运动想象脑电信号(EEG)分类识别是脑-机接口(BCI)研究领域的重要问题。本文通过经验模式分解(EMD)将EEG分解为一系列内蕴模式函数(IMF),并对重要IMF的瞬时幅度提取AR模型参数,同时对所有的IMF进行Hilbert变换(HT)得到Hilbert谱,进而求得瞬时能量(IE)。将得到的AR参数和IE,结合时域均值和中值绝对偏差估计(MAD),组成初始特征,然后利用经遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)进行分类,得到识别结果。对2008年BCI CompetitionⅣDataset 1中想象左手和脚运动的两组数据进行识别,在仅仅使用少数通道的情况下,识别正确率分别达到84.7%和85.8%,初步验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 hilbert-huang变换(hht) 遗传算法(GA) 支持向量机(SVM) 运动想象 分类识别
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基于HHT的液压缸动态特性分析新方法 被引量:8
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作者 王新晴 梁升 +2 位作者 夏天 何红阳 陈六海 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期82-86,共5页
提出了一种基于Hilbert-Huang变换的液压缸动态特性分析的新方法:运用经验模态分解,把周期激励下液压缸油液压力波动信号分解为多个从高频到低频的本征模态函数分量,依据各分量的Hilbert边际谱以及自由振动频率信息,对各分量分类并以此... 提出了一种基于Hilbert-Huang变换的液压缸动态特性分析的新方法:运用经验模态分解,把周期激励下液压缸油液压力波动信号分解为多个从高频到低频的本征模态函数分量,依据各分量的Hilbert边际谱以及自由振动频率信息,对各分量分类并以此为基础重构信号,提取出反映液压缸动态特性的自由振动分量。此方法在某试验台液压缸动态特性分析中,取得了良好的效果,提取出的自由振动分量,可以作为评价液压缸动态特性好坏的依据。 展开更多
关键词 液压缸 动态特性 经验模态分解(EMD) hilbert-huang变换(hht)
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基于MM-EMD的改进HHT及应用 被引量:8
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作者 梁升 王新晴 +2 位作者 王东 夏天 钱淑华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第20期23-26,37,共5页
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-Hu... 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。 展开更多
关键词 油压信号 数学形态学(MM) 经验模态分解(EMD) hilbert-huang变换(hht)
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弧形闸门流激振动脉动压力HHT分析 被引量:5
9
作者 瞿伟廉 刘少兵 +1 位作者 王锦文 刘晶 《武汉理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期68-71,共4页
介绍了新近提出的Hilbert-Huang变换(HHT)方法,并且采用该方法对典型水流脉动压力时域过程进行了平稳性检验。结果表明,在一定开启工况下,作用于闸门体的水流脉动压力可视为各态历经平稳随机过程,其特征量可应用随机函数理论及其谱分析... 介绍了新近提出的Hilbert-Huang变换(HHT)方法,并且采用该方法对典型水流脉动压力时域过程进行了平稳性检验。结果表明,在一定开启工况下,作用于闸门体的水流脉动压力可视为各态历经平稳随机过程,其特征量可应用随机函数理论及其谱分析获得。 展开更多
关键词 弧形闸门 流激振动 脉动压力 平稳性检验 hilbert-huang变换(hht)
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Hilbert-Huang变换应用中的预处理方法研究 被引量:11
10
作者 黄海 陈祥献 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期431-435,共5页
为提高Hilbert-Huang变换(HHT)中瞬时频率计算的真实性和稳定性,提出了一种信号的预处理方法.该方法首先对信号作傅里叶变换,然后根据插值点数作补零处理,再进行傅里叶反变换,完成傅里叶插值功能.对傅里叶插值处理后的信号作经验模态分... 为提高Hilbert-Huang变换(HHT)中瞬时频率计算的真实性和稳定性,提出了一种信号的预处理方法.该方法首先对信号作傅里叶变换,然后根据插值点数作补零处理,再进行傅里叶反变换,完成傅里叶插值功能.对傅里叶插值处理后的信号作经验模态分解(EMD)得到一组固有模态函数(IMF),计算所有IMF的瞬时频率和幅值,最终获得信号时频分布的Hilbert谱.结果表明,该傅里叶插值的预处理方法能够有效消除和抑制HHT分析中的瞬时频率波动和虚假成分产生,增强了瞬时频率的准确性,提高了HHT方法的信号分析频率,该方法能有效应用于实际信号处理的HHT时频分析中. 展开更多
关键词 hilbert-huang变换(hht) 预处理 插值 瞬时频率
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基于HHT和CSSD的多域融合自适应脑电特征提取方法 被引量:36
11
作者 李明爱 崔燕 +1 位作者 杨金福 郝冬梅 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期2479-2486,共8页
为改善运动想象脑电信号特征提取的自适应性和实时性,提出一种基于希尔伯特-黄变换(HHT)与共空域子空间分解算法(CSSD)的特征提取方法(HCSSD).在对脑电信号进行预处理的基础上,定义一种相对距离准则优选脑电极组合;计算脑电的Hilbert瞬... 为改善运动想象脑电信号特征提取的自适应性和实时性,提出一种基于希尔伯特-黄变换(HHT)与共空域子空间分解算法(CSSD)的特征提取方法(HCSSD).在对脑电信号进行预处理的基础上,定义一种相对距离准则优选脑电极组合;计算脑电的Hilbert瞬时能量谱和边际能量谱,以获取脑电的时-频特征,并基于CSSD提取其空域特征,采用串行特征融合策略得到脑电的时-频-空特征;设计学习矢量量化神经网络分类器,实现脑电数据分类.在训练集与测试集间隔一周且减少导联数量的情况下,基于HCSSD对左手小指和舌头的运动想象ECoG脑电数据的平均识别率为92%.实验结果表明:HCSSD在增强特征提取方法的自适应性、改善实时性的同时,提高了脑电信号识别率,为便携式BCI系统在康复领域的应用创造了条件. 展开更多
关键词 脑机接口 运动想象 希尔伯特-黄变换 共空域子空间分解 特征融合 自适应 brain-computer interface (BCI) motor imagery (MI) hilbert-huang transform (hht) common spatial sub-space decomposition (CSSD )
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微电网HHT谐波检测与时频分析方法 被引量:11
12
作者 关维国 姚清志 鲁宝春 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第20期198-202,212,共6页
为解决微电网谐波、突变等复杂非平稳信号的精确检测问题,提出一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)的微电网谐波检测与时频分析方法。该方法采用保形分段三次埃尔米特插值法拟合极值点曲线,对谐波信号进行经验模态分解(EMD),得到有限个固有... 为解决微电网谐波、突变等复杂非平稳信号的精确检测问题,提出一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)的微电网谐波检测与时频分析方法。该方法采用保形分段三次埃尔米特插值法拟合极值点曲线,对谐波信号进行经验模态分解(EMD),得到有限个固有模态分量(IMF)并进行Hilbert变换,最终计算各个IMF分量的瞬时频率和瞬时幅值,实现微电网谐波等非平稳电能信号的时频特性精确检测。仿真结果表明,该方法能够快速、准确地获取谐波信号频率成分、幅度及电压突变时刻。相对于FFT变换及传统HHT方法具有较高的精度和时域区分特性,可满足微电网谐波微机检测的工程应用需求。 展开更多
关键词 微电网 谐波检测 希尔伯特-黄变换(hht) 经验模态分解 瞬时频率 hilbert-huang Transform(hht)
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用改进的Hilbert-Huang变换辨识电力系统低频振荡 被引量:17
13
作者 马燕峰 赵书强 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1492-1499,共8页
针对Hilbert-Huang变换(HHT)在辨识电力系统低频振荡模态时易出现的模态混叠问题,提出了利用改进HHT辨识密频电力系统低频振荡模态参数的方法。首先通过Fourier变换确定每个模态频率的大致范围;然后在利用经验模态分解(EMD)求取每个模态... 针对Hilbert-Huang变换(HHT)在辨识电力系统低频振荡模态时易出现的模态混叠问题,提出了利用改进HHT辨识密频电力系统低频振荡模态参数的方法。首先通过Fourier变换确定每个模态频率的大致范围;然后在利用经验模态分解(EMD)求取每个模态时,根据所求得的模态频率的密集程度,或引入屏蔽信号,或通过滤波处理的方式,以分离频率相近的模态;最后通过对每个模态的瞬时幅值和频率进行线性最小二乘拟合,得到每个模态的模态参数。利用传统的HHT和改进的HHT分别对理想信号、仿真信号以及实际录波信号进行了分析,分析结果表明该方法能够准确辨识出低频振荡的特征参数,适用于密频电力系统低频振荡的辨识。 展开更多
关键词 低频振荡 hilbert-huang变换(hht) 密集模态 经验模态分解(EMD) 屏蔽信号 模态辨识 滤波器
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气固流化床压力脉动信号的Hilbert-Huang谱分析 被引量:18
14
作者 黄海 黄轶伦 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第9期1441-1447,共7页
首次将Hilbert Huang变换 (HHT)应用于气固流化床压力脉动信号的分析 ,提取并研究了压力脉动信号中隐含的表征复杂的粒子运动与气泡运动相互调制的非线性特征 ,以及压力脉动信号高、低阶内禀模态函数(IMF)之间的能量转换与流化床的流化... 首次将Hilbert Huang变换 (HHT)应用于气固流化床压力脉动信号的分析 ,提取并研究了压力脉动信号中隐含的表征复杂的粒子运动与气泡运动相互调制的非线性特征 ,以及压力脉动信号高、低阶内禀模态函数(IMF)之间的能量转换与流化床的流化状态相对应的新信息 ,在此基础上提出了采用压力脉动IMF分量的能量转移现象进行颗粒结块故障判别的新方法 .结果表明 ,应用Hilbert Huang谱对压力脉动信号分析的新方法能比现有的分析方法提供更多的有用信息 ,有助于更深入地揭示床内非线性流体动力学特征 . 展开更多
关键词 气固流化床 压力脉动 hilbert-huang变换(hht) 内禀模态函数(IMF)
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基于改进Hilbert-Huang变换的转子碰摩故障诊断 被引量:13
15
作者 王翔 王仲生 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第24期2937-2940,共4页
针对信号总体平均经验模式分解中的两个参数———所加白噪声标准差和总体平均次数难以设置的问题,通过仿真信号实验分析,给出了这两个参数设置的一般方法。以转子碰摩故障信号为对象,提出了改进的Hilbert-Huang变换(HHT)算法并将其用... 针对信号总体平均经验模式分解中的两个参数———所加白噪声标准差和总体平均次数难以设置的问题,通过仿真信号实验分析,给出了这两个参数设置的一般方法。以转子碰摩故障信号为对象,提出了改进的Hilbert-Huang变换(HHT)算法并将其用于提取转子碰摩故障特征。仿真和实验结果表明,改进的HHT算法能较好地提取出转子碰摩故障特征,与传统HHT算法相比,改进的HHT算法效果更好。 展开更多
关键词 改进hilbert-huang变换(hht) 总体平均经验模式分解(EEMD) 碰摩 故障诊断
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基于小波及Hilbert-Huang变换提取壁湍流相干结构 被引量:3
16
作者 夏振炎 靳秀青 姜楠 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期373-378,共6页
为了研究壁湍流中的相干结构,在直流抽吸式低(变)湍流度风洞的实验段中,应用恒温热线风速仪IFA-300精确测量平板湍流边界层不同法向位置的流向速度信号.分析壁湍流脉动速度的概率密度分布,并与高斯分布比较,验证了壁湍流中相干结构引起... 为了研究壁湍流中的相干结构,在直流抽吸式低(变)湍流度风洞的实验段中,应用恒温热线风速仪IFA-300精确测量平板湍流边界层不同法向位置的流向速度信号.分析壁湍流脉动速度的概率密度分布,并与高斯分布比较,验证了壁湍流中相干结构引起的猝发现象的统计规律.提出了一种利用小波变换和Hilbert-Huang(HHT)变换相结合来提取相干结构的方法.对壁湍流脉动速度进行HHT变换,通过变换后各模态的能量分析,分离出主要含能模态对应的相干结构.利用小波重构法继续提取未分离的小尺度相干结构.对剩余湍流信号进行概率统计,并比较提取的全部相干结构与原始湍流信号的波形和HHT边际谱,验证了湍流信号既包含非随机的相干结构信号也包含随机的非相干信号. 展开更多
关键词 hilbert-huang变换(hht) 小波变换 壁湍流 相干结构 间歇性
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改进HHT在线滤波算法在电液伺服系统控制中的应用 被引量:2
17
作者 黄静 李长春 +1 位作者 延皓 杨雪松 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1096-1104,共9页
希尔伯特一黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)是一种针对非线性非平稳信号时频分析的有效方法,在诸多领域有着广泛应用.目前HHT变换主要应用于离线分析,为了将HHT变换引入电液伺服控制系统,实现了一种HHT的在线滤波方法,通过改进的... 希尔伯特一黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)是一种针对非线性非平稳信号时频分析的有效方法,在诸多领域有着广泛应用.目前HHT变换主要应用于离线分析,为了将HHT变换引入电液伺服控制系统,实现了一种HHT的在线滤波方法,通过改进的经验模式分解法(EMD),能对系统的输出信号进行实时滤波处理,并适用于电液伺服控制系统.首先设定一定长度的滤波窗口,利用文中改进后的EMD分解法对窗口内的数据进行经验模态分解,从中得到噪声分量和其他干扰信号分量.然后从原信号中去除噪声和干扰信号分量,达到滤波的效果.由于该滤波器的时延特性不随控制信号频率的改变而改变,只与滤波器的窗口长度有关,因此在控制器中可进行延时补偿,将基于HHT在线滤波器的控制方法应用于电液伺服控制系统中,系统输出在相位和控制效果方面都取得了良好的效果,验证了该方法的实用性. 展开更多
关键词 在线分析 hilbert-huang变换(hht) 电液伺服系统
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基于EMD的HHT变换技术在长江三峡水库年平均流量预报中的应用 被引量:11
18
作者 曹丽青 林振山 《水文》 CSCD 北大核心 2008年第6期21-24,共4页
本文应用基于经验模态分解(EMD)的Hilbert—Huang变换(HHT)技术,对长江宜昌站1900~2000年来天然年平均流量序列进行了分析研究,并在此基础上建立了长江三峡水库年平均流量多尺度统计动力预报模型。研究结果表明:(1)长江三峡年平均流量... 本文应用基于经验模态分解(EMD)的Hilbert—Huang变换(HHT)技术,对长江宜昌站1900~2000年来天然年平均流量序列进行了分析研究,并在此基础上建立了长江三峡水库年平均流量多尺度统计动力预报模型。研究结果表明:(1)长江三峡年平均流量存在准3.2年、7.4年、13.1年、16.7和53.8年的周期,并以准3.2年和7.4年的波动为主;(2)基于EMD的HHT变换技术的三峡水库年平均流量多尺度统计动力预报模型,预报效果较好,对2001~2004年进行试验预报,预报模型的预报相对误差在2.4%以下。本文研究成果对长江三峡水库防洪调度以及发电计划制作有重要的参考价值。 展开更多
关键词 经验模态分解(EMD) hilbert-huang变换(hht) 长江三峡水库 年平均流量预报
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基于HHT和DFA的文峪河径流趋势分析与预测 被引量:3
19
作者 石建军 冯民权 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2013年第8期219-227,共9页
【目的】文峪河是山西省吕梁地区的重要水源地之一,研究其径流量变化可为整个吕梁地区的水安全保障体系建设和区域社会经济规划与产业布局提供决策支持。【方法】应用Hilbert-Huang变换(HHT)方法、非趋势波动分析方法(DFA)以及BP神经网... 【目的】文峪河是山西省吕梁地区的重要水源地之一,研究其径流量变化可为整个吕梁地区的水安全保障体系建设和区域社会经济规划与产业布局提供决策支持。【方法】应用Hilbert-Huang变换(HHT)方法、非趋势波动分析方法(DFA)以及BP神经网络预测方法,对文峪河中长期天然径流序列的周期变化特征、分形特征进行非线性分析,探讨了影响径流形成的降水、气温等气候要素对文峪河径流演变的影响,并进一步分析了厄尔尼诺现象、太阳黑子活动与文峪河径流变换的响应关系。以EMD分解结果和标度不变性为依据,对径流未来的演化发展趋势进行预测,并分析了未来流域水安全的态势。【结果】文峪河径流序列存在准2年、准4年、6~7年和13~14年的周期变化规律;文峪河径流变化受气候要素影响强烈,与厄尔尼诺现象、太阳黑子数存在良好的响应关系;文峪河年径流序列具有分形结构特征和趋势增强特征。【结论】未来文峪河年径流存在一个持续的缩减趋势,2050年文峪河水库坝址处的径流量可能将缩减至0.5亿m3左右,比坝址处多年平均径流量减少近65%,流域水安全局势堪忧。 展开更多
关键词 径流趋势 hilbert-huang变换(hht) 非趋势波动分析方法(DFA) 文峪河
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基于Hilbert-Huang变换的心率变异信号分析与处理 被引量:1
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作者 李合龙 王文波 +1 位作者 吴洪武 李明建 《深圳大学学报(理工版)》 EI CAS 北大核心 2010年第3期334-339,共6页
提出一种均匀重采样RR间期序列预处理方法,利用Hilbert-Huang变换进行心率变异信号的特征提取与RR间期序列的Hilbert谱分析.研究表明,该算法能明确RR间期序列的物理意义,能有效提取HRV中频率变化的有用信息,改善Hilbert谱估计结果,为心... 提出一种均匀重采样RR间期序列预处理方法,利用Hilbert-Huang变换进行心率变异信号的特征提取与RR间期序列的Hilbert谱分析.研究表明,该算法能明确RR间期序列的物理意义,能有效提取HRV中频率变化的有用信息,改善Hilbert谱估计结果,为心率变异分析提供新思路. 展开更多
关键词 生物信息论与生物控制论 心电信号 心率变异 时频分析 瞬时频率 hilbert-huang变换(hht) 均匀采样
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