基于HHT的信号奇异性检测

针对信号的奇异性,采用基于希尔伯特-黄变换（HHT）的方法进行奇异性分解,即首先利用经验模态分解（EMD）对信号进行分解,再提取第一阶分量的瞬时频率;利用瞬时频率检测信号奇异点。通过对幅值突变、频率突变、脉冲突变和方向突变四种奇异信号的仿真分析,表明了该方法能够准确地检测信号奇异点。     

基于改进HHT的脉搏信号分析方法

利用传统希尔伯特-黄变换(HHT)处理脉搏信号时,经验模态分解(EMD)分解精度低,并且存在模态混叠问题。为此,提出一种改进的HHT方法。结合时变滤波(TVF)对脉搏信号进行EMD得到一系列本征模态函数(IMF),采用相关系数法提取有效的IMF分量,并对其运用希尔伯特变换得到脉搏信号的Hilbert谱和边际谱。实验结果表明,该方法可提高分解精度,有效解决模态混叠问题,同时去除信号中的干扰成分,得到的Hilbert谱和边际谱能够准确反映脉搏信号的时频特性。     

基于改进HHT和样本熵的脑电信号特征提取

针对运动想象脑电信号在经验模态分解（EMD）后人为选取固有模态函数（IMF）导致重构信号混入噪声且丢失有用信息的问题,提出一种改进希尔伯特‐黄变换（HHT）和样本熵结合的特征提取方法。在原始脑电信号经过EMD后,计算各个IM F与原始信号的相关系数以及IM F中瞬时频率在μ／β节律频带内的个数,提取有效IM F的能量均值,联合计算脑电信号的样本熵构成特征向量,采用支持向量机（SVM ）分类器对提取的特征进行分类,在智能轮椅平台上对算法进行验证。验证结果表明,采用改进 HHT结合样本熵的智能轮椅系统有较高正确识别率,稳定性更好。     

多特征融合的运动想象脑电特征提取方法

针对单一特征识别率低、自适应性差等问题,提出一种基于希尔伯特-黄变换（HHT）和共同空间模式（CSP）的特征提取方法HCHT。首先,对原始脑电信号（EEG）进行经验模态分解（EMD）得到固有模态函数（IMF）,并将IMF分量合并成新的信号矩阵;然后,对IMF进行希尔伯特谱分析,得到信号的时-频域特征;接着,对构造的信号矩阵进行进一步的CSP分解,将时-频域特征扩展成时-频-空域特征;最后,通过支持向量机（SVM）对特征集进行分类。在BCI Competition II数据集的实验表明,与HHT时-频域和CSP空域特征的方法相比,所提方法的识别准确率分别提高了7.5、10.3和9.2个百分点,且标准差更小。在智能轮椅平台进行在线实验的结果表明,HCHT能有效提高识别准确率和稳定性。     

基于HHT的液压管路裂纹故障诊断方法研究

将HHT方法应用于液压管路裂纹的故障诊断,提出基于HHT的液压管路裂纹故障诊断方法,并以正常液压管路和有裂纹液压管路为例进行实验验证。首先进行EMD（经验模态分解法）振动信号分解。将EMD和HHT方法引入航空发动机液压管路裂纹的振动信号分析,某发动机液压管路的裂纹振动信号的分析结果表明,该方法能够克服傅里叶谱无法同时获得时域和频域信息的缺陷。同时边际谱能够比较真实客观地反映有裂纹液压管路的频率和幅值分布情况。此外由边际频谱图中可知,无裂纹液压管路、有裂纹液压管路振动信号的频率能量分别集中于25 Hz,有裂纹的整体系统刚度大于无裂纹的。据此,有裂纹的管路,其振动加大的现象得以由HHT方法明显呈现。     

HHT在浅层地下震动信号分析中的应用

利用希尔伯特-黄变换(HHT)中经典模态分解(EMD)法,对浅层地下爆炸场采集的震动信号进行分解,得到满足一定条件的IMF分量,再对其进行希尔伯特变换,得到能量谱图,通过对波形和能量谱图的分析,实现对浅层爆炸场信号的分析及特征提取。     

基于HHT的汽车动态称重数据分析方法

将希尔伯特-黄变换（Hilbert—huang transform，HHT）引入到汽车动态称重数据的分析中，针对动态称重信号的特点运用了极值延拓法来抑制边界效应，提出了利用经验模分解（Empirical mode decomposition，EMD）剩余分量的平均值求汽车动态称重真实轴重的方法，并将该方法与滤波法进行比较；进一步求出信号的Hilbert边际谱，将其与傅里叶幅值谱进行比较。实验结果表明Hilbert边际谱准确地反映了汽车通过称重台时振动系统的频率分布情况，汽车自振频率由此求出；当汽车通过台板的时间大于车辆振动的基频周期时，用该方法处理汽车动态称重信号能得到较理想的结果，车速≤15km／h时最大误差为5．63％。     

改进HHT在线滤波算法在电液伺服系统控制中的应用

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.     

希尔伯特-黄变换在电力谐波分析中的应用

电力系统中的故障暂态信号多为非线性非平稳信号,希尔伯特-黄变换(HHT)被认为是专门针对非线性非平稳信号的分析方法.将HHT引入到电力系统谐波检测中,利用经验模态分解(EMD)获得谐波信号的本征模态函数(IMF),通过选取IMF并对其进行Hilben变换,提取出IMF分量的瞬时频率和瞬时幅度.利用合成的IMF分量的Hilbert谱分布,对故障暂态进行了时间-频率-振幅的联合分析.仿真研究表明:基于HHT的故障检测方法能充分提取故障信息,故障定位准确,提高了故障检测的可靠性.     

基于经验模态分解的算法改进

经验模态分解（EMD）算法是Hilbert—Huang变换（HHT）的核心算法,它的分解效果依赖于采样频率的选择,介绍一种新的EMD的采样频率选取方法,并通过仿真信号实验表明该方法分解信号更完全,对电力系统谐波检测分析有一定的实际应用价值。     

基于光纤传感技术的复合材料板低速冲击信号方向判别

为了准确识别复合材料板低速冲击信号,搭建了基于光纤Bragg光栅（FBG）传感器应变敏感特性的复合材料板冲击监测系统,分析了基于经验模态分解（EMD）的冲击信号特征提取方法,研究了基于信号特征提取的冲击信号方向判别。通过试验监测了在距离相等的情况下与传感器轴向角度为0°,15°,30°,45°,60°,75°,90°方向的冲击信号,分析得出冲击信号方向与EMD所得特征值呈余弦关系。结果表明：利用光纤传感技术和EMD法可精确判别低速冲击信号方向。     

基于经验模态分解和递归图的语音端点检测算法

结合Hilbert-Huang变换中的经验模态分解（EMD）和递归图（RP）法,提出了一种新的语音端点检测算法。该算法首先基于语音和噪声通过经验模态分解及其多尺度特征,在不同的固有模态函数（IMF）上进行软阈值时间尺度滤波处理,然后采用非线性动力学行为中的递归图法,定量统计递归分析中的确定性进行语音端点检测。仿真结果表明,该方法具有很强的非稳态动态变化分析能力,在低信噪比环境下较传统方法能更准确提取出语音信号的起止点,鲁棒性好。     

Hilbert-Huang变换的鼾音信号谱分析

在分析Hilbert-Huang 变换算法的基础上,利用此变换对打鼾者的鼾音信号进行了分析。通过经验模态分解把鼾音信号分解为一系列固有模态函数,并分析了各固有模态的频率特征,对各模态的生物学意义进行了描述。对固有模态函数进行了Hilbert变换,建立了鼾音信号的Hilbert谱和边际谱。结果表明Hilbert比小波变换所建立的时频分布具有更好的时频分辨率,解决了时间分辨率和频率分辨率互相影响的问题;从实际看边际谱比傅里叶谱有更准确的物理意义。Hilbert 谱和边际谱为脉搏信号的特征提取和模式识别提供了可靠的依据。     

自适应多尺度SVD去噪算法及在PQMD中的应用

为了提高电能质量复合扰动（PQMD）信号的去噪指标,实现扰动信号特征的准确检测,提出一种自适应多尺度SVD（Adaptive Multi-resolution Singular Value Decomposition,AMSVD）去噪新算法及数学框架。该算法首先分析了高斯白噪声奇异值分布情况及多尺度SVD消噪原理,针对不同尺度下的噪声近似与细节信号奇异值差值规律,确定出最佳消噪尺度的约束条件,由此实现噪声先验信息未知的自适应消噪方法。研究结果表明,在对不同噪声方差下的电能质量复合扰动去噪处理中,AMSVD消噪效果优于其他5种方法。为了进一步验证AMSVD算法去噪后特征量检测的准确性,采用希尔伯特黄变换（HHT）提取扰动特征信息,仿真结果表明该算法具有可行性和鲁棒性。     

微电网HHT谐波检测与时频分析方法

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。     

基于IMF能量谱的水声信号特征提取与分类

经验模态分解（EMD）是用来处理非平稳时变信号的一种信号分析方法,该方法对所分析信号的局部特征信号进行不同时间尺度的分解,从而得到这些局部特征信号的各阶本征模函数（IMF）。提出了一种基于IMF能量谱的水声信号特征提取与选择方法,通过对水声信号进行经验模态分解,提取信号的本征模式分量并转换为能量谱特征向量,从而观测不同信号子频带能量谱的特征变化。分类实验采用支持向量机（SVM）分类器进行。实验结果表明,相对于小波能量谱特征提取法而言,利用IMF能量谱作为特征向量的分类实验具有更佳的分类效果,平均正确率达88%以上。     

基于改进方法EEMD的HHT脉搏信号分析

针对传统希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform.HHT)中经验模态分解(EmpiricalMode Decomposition.EMD)存在的模态混叠问题,提出一种基于总体经验模态分解(Ensemble EmpiricalMode Function.EEMD)的脉搏信号分析方法.谊方法通过对原...     

EMD和CSP融合最优波长空间滤波脑电特征提取方法

基于经验模式分解和共空间模式,结合最优波长空间滤波,提出了三者相结合的特征提取方法。该方法首先利用经验模式分解进行分解,得到固有模态函数,选择合适的固有模态函数进行信号的重构,然后将重构的信号进行最优波长空间滤波变换,得到最优的波长选择信号,再经共空间模式投影映射,提取相应的特征向量,最后利用支持向量机进行分类。运用该方法对9位受试者进行分类结果分析,平均分类准确率在95%以上,实验表明,提出的算法具有较好的分类识别性。     

基于ICA和EMD的生理信号提取

提出一种新的获取人体生理参数的方法,用摄像头采集人脸的彩色视频,对人脸区域进行颜色通道分离和独立成分分析（ICA）,获取有用信号。使用经验模态分解（EMD）的方法,把信号分解成可以反映出生命信息的固有模态函数（IMF）,再根据所设计的提取准则,分别提取出较为准确的心跳和呼吸信号。用Bland-Altman法进行对比实验分析,结果表明,此方法具有一定的准确性和实用性。