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1.
针对信号虽然经过了模拟滤波,采集到的信号经过数据采集系统后不可避免的含有随机噪声,噪声限制了传感器的分辨率和系统的动态范围。提出利用HHT算法的经验模态分解对用于压电陶瓷的微纳米传感器采集到的数字信号进行数字滤波,将采集到的微弱信号进行进一步处理,以提高微纳米传感器在稳态输出时信号的信噪比从而提高传感器的性能。采用两种方法进行处理。其中一种方法是滤掉经过模态分解后信号中的最高频噪声,另一种方法是滤掉经过模态分解后信号中的前两阶噪声。最后对比实验结果证实了此算法的有效性,它能够改善传感器的线性度。 相似文献
2.
大型复杂工程结构的损伤实际上是一个渐进损伤的过程,为解决结构损伤识别中非平稳随机信号的时变性并有效地识别这个损伤过程,研究了基于Hilbert-Huang变换的结构渐进损伤特征提取方法.首先模拟产生了多自由度结构系统发生渐进损伤的加速度振动信号;然后对加速度振动信号进行经验模式分解,将其分解为多个平稳的固有模式函数之和;再选取若干个包含主要损伤信息的固有模式函数进行Hilbert变换,提取瞬时频率作为特征参数进行损伤特征提取.研究结果表明:HHT是一种有效的信号处理方法,通过提取瞬时频率,可以准确地提取结构渐进损伤的特征. 相似文献
3.
针对心电信号具有非线性、非平稳弱信号的特点,借鉴小波滤波算法的思想,基于HHT变换,提出一种去除噪声对应尺度细节分量和阈值相结合的HHT心电滤波算法.并借助MATLAB仿真平台,采用同一阈值函数,对含噪心电信号分别运用小波滤波算法和基于HHT设计心电滤波算法进行滤波仿真比较.最后以MIT-BIH心律失常数据库中的提供的含噪心电信号作为数据源,进行仿真滤波实验,验证了HHT滤波算法对心电信号的基线漂移、工频噪声、肌电干扰去除的有效性. 相似文献
4.
针对数控磨床磨削加工过程中的颤振现象,提出一种基于希尔伯特黄变换的磨削颤振特征量提取方法。采用经验模式分解,将信号分解成具有不同特征时间尺度的固有模态函数分量,筛选合适的分量,提取其颤振特征量实时方差和瞬时能量,并将其作为判断磨削发生颤振的依据。模拟仿真结果表明:基于希尔伯特一黄变换提取的磨削颤振特征量,可以作为颤振发生的判断依据。 相似文献
5.
6.
HHT方法在不同思维作业脑电信号分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一种处理非线性、非平稳信号的新方法——HHT的原理及特点,并将其应用于不同思维作业脑电信号分析。实验结果表明,不同思维作业脑电信号经HHT后的HH谱和Hilbert边际谱都差异显著,证明HHT方法对脑电信号处理的可行性。 相似文献
7.
针对希尔伯特-黄变换过程中经验模态分解出现的端点效应问题,采用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法对原始数据序列分别向左右两端延拓,对扩展后的数据序列用B样条插值函数求其平均曲线,在此基础上进行下一步分解,结束分解后摒弃两端延展的数据,使算法得到优化,起到了抑制端点效应的作用。通过与未经延拓,BP神经网络延拓和支持向量机延拓各项指标的对比分析表明,该算法不仅有效抑制了经验模态分解过程中的端点效应,在预测速度和分解精度上都有一定的优势。将该方法应用于电力系统的谐波分析中,仿真结果表明该方法能有效抑制EMD的端点效应,更好地分解出谐波中含有的不同频率谐波分量。 相似文献
8.
心音信号是一种典型的非平稳信号,传统信号处理方法的应用受到很大限制。针对此本文提出了基于
Hilbert - Huang Transform(HHT) 的心音信号的分析方法,对冠心病患者的心音信号进行了分析。通过把心音信号分
解为内蕴模式函数,利用Hilbert 变换建立了心音信号的时间- 频率- 能量三维Hilbert 谱分布以及边界谱分布;
Hilbert 谱及其边界谱在时域以及频域以较高的分辨率表征了心音信号的时频变化特性,揭示了冠心病患者心音信
号的病理特征;为冠心病的早期无损诊断奠定了坚实基础,临床实践中有较大的指导价值。 相似文献
9.
10.
针对常见的机械故障进行分析研究,以转子动平衡为例,给出可通用的机械故障分析系统方法.在LabVIEW平台上应用希尔伯特-黄变换方法,对机械故障中的转子动平衡振动试验数据进行时频联合域分析,得出具体分析图.利用LabVIEW平台的虚拟示波器产生谐波对系统进行验证.通过本系统对“BENTILEY”实验台的转子动平衡振动数据进行分析处理,为研究转子动平衡故障提供参考图形数据.结果表明:该系统是可行的. 相似文献