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基于希尔伯特-黄变换的信号处理方法宋宇;游海龙;翁新武;李嵩;宋隽炜【摘要】It is not good in Common signal processing method for non-stationary signal processing effect .In 1998 ,N .E .Huang et al developed a new method called Hilbert Huang Transform (HHT ) . This method should be established in empirical mode decomposition (EMD ) based on the decomposition of the signal is obtained , by an intrinsic mode function (IM F ) . According to the intrinsic mode function for HHT .This article mainly introduces the basic principle of the method of Hilbert Huang transform ,and applied in the detection of aluminum electrolysis anode effect .%常用的信号处理方法对于非平稳信号处理效果不佳.1998年 ,N .E . H uang等研究出了一种新方法希尔伯特黄变换(HHT ).这种方法要建立在经验模式分解(EMD)的基础上 ,通过分解获得信号的一种本征模函数(IMF) ,再根据本征模函数进行 HHT.文中主要介绍了希尔伯特-黄变换方法的基本原理 ,并应用在铝电解阳极效应检测中.【期刊名称】《长春工业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(036)004【总页数】5页(P374-378)【关键词】本征模函数;经验模式分解;阳极效应【作者】宋宇;游海龙;翁新武;李嵩;宋隽炜【作者单位】长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春 130012;长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春 130012;长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春 130012;长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春 130012;长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春 130012【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言传统的信号处理方法是将数据进行傅里叶变换，再对傅里叶谱进行数据分析，但这种方法有很大的局限性，也就是数据严格周期平稳或宽平稳。
基于Hilbert-Huang变换的语音信号时频分析的开题报告一、选题背景和意义语音信号是一种十分重要的信号，不仅在人类与人类之间的交流中起着重要作用，而且在语音识别、语音合成、音频处理等领域也有着广泛的应用。
语音信号的时频分析是对语音信号的基本理解和处理，因此语音信号的时频分析一直是语音信号处理中的一个重要方向。
当前，传统的语音信号时频分析方法通常采用傅里叶变换，它可以将语音信号分解成一系列不同频率的正弦波，但傅里叶变换缺乏时域和频域之间的局部信息，因此无法分析语音信号的短时变化，也不适用于非线性和非平稳信号。
随着Hilbert-Huang变换的提出，它适用于非线性和非平稳信号的内在属性，能够对不同频率和并行的特征进行分析，因此在语音信号处理中应用非常广泛。
基于Hilbert-Huang变换的语音信号时频分析是一种前沿研究方向，它可以对语音信号进行更加全面和有效的分析，因此具有重要的理论和应用价值。
二、研究内容和思路本课题的研究内容主要包括以下几个方面：1.语音信号时频分析的理论基础和方法研究深入研究Hilbert-Huang变换的理论基础和方法，掌握其在语音信号时频分析中的应用。
2.声音信号的特征提取方法设计和实现基于Hilbert-Huang变换的语音信号特征提取方法，包括信号分解、小波包变换、时域和频域特征提取等。
3.实现基于Hilbert-Huang变换的语音信号时频分析算法基于Hilbert-Huang变换设计并实现语音信号时频分析算法，进行实验验证其效果和性能。
4.相关应用探索探索基于Hilbert-Huang变换的语音信号时频分析在声音识别、语音合成、音频处理等领域的应用，进一步验证其实用性和效果。
三、研究成果和意义通过本研究，可以得到以下成果：1.深入研究Hilbert-Huang变换的理论基础和应用，掌握其在语音信号时频分析中的应用。
2.设计并实现基于Hilbert-Huang变换的语音信号时频分析算法，能够有效地分析非线性和非平稳的语音信号。
一种Hilbert变换法在非线性系统分析中的应用
孔宪仁;熊怀;李海勤;杨震国
【期刊名称】《机械工程学报》
【年(卷),期】2016(52)19
【摘要】Hilbert变换是信号处理领域常用工具之一,将Hilbert变换法改进并应用到信号分解和非线性系统振动分析中。
振动信号的多谐波性,使得Hilbert变换法
提取信号的瞬时频率和瞬时相角可以通过滤波的方法分离成快变和慢变两部分,从
而提取系统的振动分量;通过迭代计算,依次获得振动信号中所有谐波分量;将非线性振动方程用瞬态幅值相关的瞬态参数表示,从而求解系统的频响关系曲线方程。
通
过相应的数值模拟计算,验证了改进的Hilbert变换法在非线性振动分析的有效性。
【总页数】7页(P95-101)
【关键词】希尔伯特变换;信号分解;瞬时幅值;瞬时频率;频响曲线
【作者】孔宪仁;熊怀;李海勤;杨震国
【作者单位】哈尔滨工业大学卫星技术研究所
【正文语种】中文
【中图分类】O322
【相关文献】
1.Taylor变换法在非线性系统中的应用举例 [J], 李洪霞;林锌
2.Hilbert变换和数学形态学滤波在电压闪变检测中的应用 [J], 杨宏达;刘文平
3.Hilbert变换在电压闪变检测中的应用 [J], 肖冰;梁军;路平;贠志皓
4.经验模态分解及Hilbert谱分析在电压闪变检测中的应用 [J], 刘稳坚;黄纯;邢耀广;武艳华
5.Hilbert-Huang变换在结构参数时变特性识别中的应用 [J], 张权;裴强;郭航;陈二亮
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希尔伯特—黄变换局瞬信号分析理论的研究希尔伯特—黄变换局瞬信号分析理论的研究引言近年来，随着科学技术的不断发展，人类对信号分析的需求也越来越迫切。
传统的频域和时域分析方法在处理非平稳和非线性信号时存在一定的局限性。
希尔伯特—黄变换局瞬信号分析理论作为一种新兴的信号分析方法，正在蓬勃发展，并在多个领域得到广泛应用。
本文将探讨希尔伯特—黄变换局瞬信号分析理论的基本原理、方法以及其在电力系统、金融市场等领域的应用。
一、希尔伯特—黄变换基本原理希尔伯特—黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）由美国华盛顿大学的黄其煜教授首次提出，是一种将非线性和非平稳信号转化为时频域瞬态信息的方法。
HHT由希尔伯特变换（Hilbert Transform）和本征模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）两部分组成。
希尔伯特变换用于将信号从时域转换为分析频域，而本征模态分解则用于将信号分解为一系列本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMF），每个IMF都代表不同频率的局部信号。
二、希尔伯特—黄变换的方法1. 希尔伯特变换：希尔伯特变换是对时域信号进行处理的关键步骤。
它是通过与原始信号进行卷积操作，得到解析信号的虚部，并通过解析信号的相位来计算瞬时频率。
希尔伯特变换的实质是对信号进行包络提取。
2. 本征模态分解：本征模态分解是希尔伯特—黄变换的第二个关键步骤。
它通过一系列的迭代过程将信号分解为多个单调且封闭的振动模态。
每个振动模态的频率是递减的，而模态之间是相互正交且线性无关的。
三、希尔伯特—黄变换在电力系统领域的应用1. 故障诊断：希尔伯特—黄变换可以用于电力系统的故障诊断。
通过分析电力系统中的非平稳信号，可以快速准确地定位故障点，提高故障诊断的效率。
2. 电力质量分析：希尔伯特—黄变换可以对电力质量进行分析，识别电力系统中的异常波形，如电压闪烁、谐波等。
基于Hilbert-Huang变换与理想带通滤波器的系统识别王其昂;吴子燕;刘露【期刊名称】《振动、测试与诊断》【年(卷),期】2016(036)006【摘要】针对经验模态分解存在模态混叠现象，提出基于Hilbert‐Huang变换与理想带通滤波器的系统识别方法。
该方法利用傅里叶变换得到结构加速度响应频响函数，粗略估计固有频率范围，通过半功率带宽法设计理想带通滤波器，定量化确定通带带宽，使信号在经过滤波器后频域内零相移，同时不改变其幅值谱。
结构响应通过指定频带的理想带通滤波器产生若干窄带信号，利用经验模态分解获取结构模态响应，经 Hilbert变换构造模态响应解析信号，并通过线性最小二乘拟合提取结构模态参数与物理参数。
结果表明：半功率带宽法可实现带通滤波器频带的定量化设计，理想带通滤波器的零相移特点较好契合Hilbert‐Huang变换用于系统识别的要求，两者结合可有效地解决模态混叠现象，减少虚假模态，大大提高结构系统识别精度。
【总页数】6页(P1065-1070)【作者】王其昂;吴子燕;刘露【作者单位】西北工业大学力学与土木建筑学院西安，710129;西北工业大学力学与土木建筑学院西安，710129;西北工业大学力学与土木建筑学院西安，710129【正文语种】中文【中图分类】TB122;TB123【相关文献】1.基于测井数据小波变换和 Hilbert-Huang 变换的地层层序划分与对比2.基于小波变换的时变及典型非线性振动系统识别3.基于Hilbert-Huang变换的越江地铁盾构掘进稳定性表征方法4.基于Hilbert-huang变换和RVM的电能质量检测与分类5.基于Hilbert-Huang变换和小波变换的输电线路故障定位因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform，HHT）0 前言传统的数据分析方法都是基于线性和平稳信号的假设，然而对实际系统，无论是自然的还是人为建立的，数据最有可能是非线性、非平稳的。
希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform，HHT）是一种经验数据分析方法，其扩展是自适应性的，所以它可以描述非线性、非平稳过程数据的物理意义。
1 HHT简介[贺礼平.希尔伯特-黄变换在电力谐波分析中的应用研究[D].湖南:中南大学,2009]HHT的发展。
1995年，Norden E.Huang为研究水表面波构思出一种所谓“EMD--HSA”的时间序列分析法，通过这种方法他发现水波的演化不是连续的，而是突变、离散、局部的。
1998年，Norden E.Huang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，美国国家航空和宇航局（NASA）将这一方法命名为Hilbert-Huang Transform，简称HHT，即希尔伯特-黄变换。
HHT是一种新的分析非线性非平稳信号的时频分析方法，由两部分组成：第一部分为经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）（the sifting process，筛选过程），它是由Huang提出的,基于一个假设：任何复杂信号都可以分解为有限数目且具有一定物理定义的固有模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF；也称作本征模态函数）；EMD方法能根据信号的特点，自适应地将信号分解成从高到低不同频率的一系列IMF；该方法直接从信号本身获取基函数，因此具有自适应性，同时也存在计算量大和模态混叠的缺点。
第二部分为Hilbert谱分析（Hilbert Spectrum Analysis，HSA），利用Hilbert变换求解每一阶IMF 的瞬时频率，从而得到信号的时频表示，即Hilbert谱。
利用Hilbert-Huang变换提取地震信号瞬时参数皮红梅;刘财;王典【期刊名称】《石油地球物理勘探》【年(卷),期】2007(042)004【摘要】通过Hilbert变换求取的信号瞬时参数并非对任何信号都有物理意义,此法通常要求被分析信号是窄带或平稳的,而且对噪声很敏感.而实际地震信号既非平稳又含有噪声,若在实际应用中不加考虑地对地震信号进行Hilbert变换以求取瞬时参数,这种情况下求取的瞬时参数将缺乏物理意义甚至失真.Hilbert-Huang变换是一种新的分析非平稳非线性信号的方法,它先将信号进行经验模态分解(EMD),形成有限个固有模态函数(IMF)之和,再对固有模态函数作Hilbert变换求取时频谱,求取的时频谱在时域和频域都具有较高的分辨率.本文将Hilbert-Huang变换应用于地震瞬时参数的提取,实例表明,对地震剖面做EMD可以得到不同时间尺度上的特征,Hilbert谱比传统的时频谱在时间和频率域上的分辨率都要高,强反射层在第1阶IMF瞬时频率剖面上比原瞬时频率剖面上表现得更为明显.【总页数】7页(P418-424)【作者】皮红梅;刘财;王典【作者单位】吉林省长春市吉林大学地球探测科学与技术学院,130026;吉林省长春市吉林大学地球探测科学与技术学院,130026;吉林省长春市吉林大学地球探测科学与技术学院,130026【正文语种】中文【中图分类】P61【相关文献】1.地震数据的Hilbert-Huang变换与瞬时属性提取 [J], 冯玉苹;2.基于参数优化的广义S变换在提取地震信号瞬时参数中的应用 [J], 刘霞;马妍;闫鸿娟;姚建红3.基于小波变换的高分辨率地震信号瞬时参数提取方法 [J], 刘霞;吴伟龙;高晓春;潘红萍4.基于Hilbert-Huang变换的地震瞬时属性提取方法及应用（英文） [J], 黄亚平;耿建华;钟广法;郭彤楼;蒲勇;丁孔芸;麻纪强5.Hilbert-Huang变换在提取地震信号动力特性中的应用 [J], 吴琛;周瑞忠因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Hilbert-Huang变换的雷达信号特征提取技术
吕建慧;席泽敏;卢建斌;刘江波
【期刊名称】《雷达科学与技术》
【年(卷),期】2009(7)5
【摘要】针对高分辨雷达目标散射回波的非平稳特性,提出了利用Hilbert-Huang 变换进行时频分析获得目标特性的方法.首先利用简单电磁散射模型仿真了三类目标的一维距离像,然后采用Hilbert-Huang变换对各类目标在不同姿态角下的回波进行时频分析,提取时频分布图的边际谱作为目标特征矢量,利用径向基函数神经网络分类器对特征矢量进行训练和学习,最后对三类目标作了识别,仿真对比实验验证了该方法的有效性.
【总页数】7页(P339-344,348)
【作者】吕建慧;席泽敏;卢建斌;刘江波
【作者单位】海军工程大学电子工程学院,湖北武汉,430033;海军工程大学电子工程学院,湖北武汉,430033;海军工程大学电子工程学院,湖北武汉,430033;海军工程大学电子工程学院,湖北武汉,430033
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.52
【相关文献】
1.基于Hilbert-Huang变换的变压器局部放电信号特征提取 [J], 宋峰;陈军
2.基于Hilbert-Huang变换的振动信号特征提取 [J], 江四厚;陈小虎;王汉功;陈中
华
3.基于Hilbert-Huang变换的雷达发射机故障特征提取 [J], 王刘军;刘昌锦
4.基于Hilbert-Huang变换的探地雷达信号增强及复信号分析 [J], 冯德山;余凯;戴前伟
5.基于Hilbert-Huang变换的水声信号特征提取及分类技术 [J], 王锋;尹力;朱明洪
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