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  1. 关于HHT（希尔伯特黄变换）matlab信号处理的一篇论文

  2. 此论文对初学HHT变化的人有一定的帮助，对如果进行对应的matlab编程也有借鉴作用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-06
    • 文件大小：288768
    • 提供者：zy7880815

  1. HHT精华讨论. EMA IMF

  2. HHT变换理论和程序实现过程，有许多实用的例子，深入理解HHT-Hilbert-Huang Transform（希尔伯特黄变换）。资料内容如下介绍： Hilbert边际谱 2、Hilbert边际谱和FT变换后的幅频谱 3、EEMD的一些问题 4、利用instfreq 函数求取瞬时频率时出现的问题 5、完整的EMD分解全过程，有Hilbert谱和边际谱 6、调频信号，HHT和fft哪个正确？ 7、边际谱和HHT谱的Matlab例子 8、关于hilbert谱图的问题 9、总体经验模态分解（EEMD

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-09-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：u011894096

  1. matlab信号处理emd工具箱

  2. 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）法是黄锷（N. E. Huang）在美国国家宇航局与其他人于1998年创造性地提出的一种新型自适应信号时频处理方法，特别适用于非线性非平稳信号的分析处理。对经过EMD处理的信号再进行希尔伯特变换，就组成了大名鼎鼎的“希尔伯特—黄变换”（HHT）。由于脑电信号处理很少在EMD之后接上希尔伯特变换，在这里仅介绍EMD的相关基础知识。 　　EMD其实就是一种对信号进行分解的方法，与傅里叶变换、小波变换的核心思想一致，大家

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-05-30
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_41794955

  1. HHT基于GRilling的极值镜像延拓边界处理方法的改进-emd_Rilling_paracon.txt

  2. HHT基于GRilling的极值镜像延拓边界处理方法的改进-emd_Rilling_paracon.txt 之前看到《希尔伯特-黄变换方法的改进》中提出“平行延拓”的方法来对端点效应问题进行改善处理： “利用端点处附近的两个相邻极值点（一极大值，以极小值）处斜率相等这一特性，认为在边端处定义出两个极值点，分别连接相邻的极大值与极小值，对包络线进行拟合”。（在线时间不够，图片只能上传附件） 1.jpg 上图为第一个极值是极小值与最后一个极值是极大值的情况，其他三种情况类似。        针对图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-12
    • 文件大小：11264
    • 提供者：weixin_39840914

  1. MatlabEMDHHTSVM-程序及图形.doc

  2. MatlabEMDHHTSVM-程序及图形.doc     看到论坛里有人提出用SVM来解决EMD的边缘效应，觉得这个思路非常不错，我最近一直在学习这方面东西，但是目前还在搞前期工作，希望跟大家多多交流，互相交流自己的看法、思路和方法，从而更好的解决自己遇到的问题。     为了让没接触过EMD和HHT但非常熟悉SVM的人（如高手faruto)对这方面有个大概的了解，特发此贴。 EMD：     经验模式分解，多用于处理非平稳信号，它能把一个很复杂的信号分解成多个imf分量，（如从imf1,i

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：102400
    • 提供者：weixin_39840924

  1. matlab程序 希尔伯特黄变换HHT

  2. 在希尔伯特-黄的运算步骤中，原始脑电信号/其他时序信号被作为Huang的算法（EMD经验模态分解）的输入，在经过huang的算法处理过后被当做Hilbert的输入进行处理。matlab程序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-07
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_43456527

  1. hht（希尔伯特黄变换）信号处理

  2. 采用hht算法进行信号处理的典型例题，hht（希尔伯特黄变换）属于先进信号处理技术，1998年，Norden E. Huang（黄锷：中国台湾海洋学家）等人提出了经验模态分解方法，并引入了Hilbert谱的概念和Hilbert谱分析的方法

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-05-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_45928487

  1. 基于小波包和HHT的轴承故障诊断研究

  2. 采用一种处理非平稳信号的新方法—希尔伯特-黄变换HHT（Hilbert-Huang Transform）来进行滚动轴承故障特征的提取。将信号先进行小波包降噪处理，然后用HHT进行信号故障特征提取。通过实验仿真和轴承故障诊断实例，对比没有进行小波包降噪而直接进行HHT的结果，证明了此方法在轴承故障诊断中的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：403456
    • 提供者：weixin_38642897

  1. 基于希尔伯特-黄变换的复杂配电网故障检测

  2. 传统的配电网故障定位方法往往不能有效地应用于复杂配电网中分支机构的结构。 提出了一种基于Hilbert-Huang变换的具有分支结构的复杂配网单相接地故障的精确定位方法。 首先，对分销网络进行建模。 模拟了每个分支上的故障。 通过HHT可以识别特定频带中分支下的能量特性。 然后将这些能量特征用于训练人工神经网络（ANN）。 输入实际故障的能量特征，经过训练的神经网络可以输出故障分支。 确定故障分支后，使用在线故障特征匹配方法，结合遗传算法，可以完成对故障分支中故障点距离的精确确定。 本文结合信号

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：248832
    • 提供者：weixin_38519681