希尔伯特-黄变换

摘要： 针对传统分析方法难以分析非线性非稳态电网实测信号的缺点,文章提出了一种基于希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)提取电流相位的方法。为应对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)在分解过程中普遍存在的模态混叠现象,该方法通过添加基于原电流信号相关参数构造的辅助信号,将新电流信号分解为一系列固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF),若模态混迭现象去除,则将高频信号滤除,若未去除,迭代新辅助信号进行分析直至去除,提取已去除模态混叠的基频信号所在相应IMF分量,对其进行Hilbert变换,即可求得基频信号相位。通过MATLAB模拟实际电网中存在的电压暂降、谐波干扰等故障信号,仿真结果验证了此方法对相位提取的有效性和精度。

摘要： 局部放电监测是目前高压电气设备亟需解决的重要问题。由于局部放电信号往往含有大量白噪声,会影响对真实放电信号的识别,因此提出了一种基于EMD与SVD结合的S变换改进模型进行去噪的新方法。该方法主要由经验模态分解(EMD)、S变换、奇异值分解(SVD)3个部分组成。首先利用经验模态分解对局部放电信号进行分解,提取其中主要的特征量;其次对得到的特征量进行S变换,得到时频矩阵;然后对该矩阵进行奇异值分解,去除噪声;最后进行逆S变换,重构信号,从而得到较为清晰的时域放电信号。

摘要： 光电容积脉搏波描记法(photo plethysmo graphy,PPG)是一种通过分析面部视频中入射皮肤并后向散射的光线的成分和强度的变化,非接触式测量实时心率信号的方法。传统的PPG信号分离算法复杂度太高,运行时间长,不利于PPG方法更有效地应用于智慧教育场景下的情绪研究。针对传统PPG信号计算复杂度高、运动伪影影响大的问题,提出了一种基于二阶统计量的盲辨识算法的心率测量方法。通过捕获面部双感兴趣区域的6通道RGB信号,排除运动伪影,在小幅运动和面部多角度的条件下测量心率。实验结果表明,与医用血压计的测量结果相比,该方法具有良好的准确性。

摘要： 振动干扰是影响激光干涉绝对重力测量精度的主要因素,基于经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)和希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,简称HHT)在分析瞬态类、非平稳时变信号方面的优势,提出一种基于改进的集成经验模态分解-希尔伯特黄变换(modified ensemble empirical mode decomposition-HHT,简称MEEMD-HHT)的绝对重力仪振动特性研究方法,对实测信号进行自适应分解后,从能量谱角度对振动数据进行了分析研究。实验结果表明,该方法在有效抑制模态混叠的同时,得到了不同频段的固有模态函数(intrinsic mode function,简称IMF),信号重构误差为10-15量级。通过HHT准确获取了振动各频段信号的能量分布情况,其中:0.1~5 Hz频段能量占86.95%;5~20 Hz频段能量占8.78%;其他频段能量相对较低。本研究成果为高精度减振装置的设计研发和提高绝对重力仪的测量精度奠定了基础。

摘要： 为了探测和辨识地下燃气管道,避免燃气管道改扩建的过程发生第三方破坏引发安全事故,提出1种基于声信号特征分析的燃气管道探测识别方法,该方法考虑燃气管道声信号声压级低以及易衰减的特点,采用Hilebert-Huang变换算法分析燃气管道流噪声信号特征,建立燃气管道流噪声信号的特征数据库,并通过BP神经网络进行模式识别,判别管道的种类以及在役状态。通过对实测数据和数值模拟数据的分析表明:该方法的有效识别率达到了97.5%,验证了该方法的有效性。

摘要： 利用希尔伯特-黄变换方法,对成都、重庆、拉萨地磁台记录到的汶川M_(S)8.0地震、汶川地震余震地磁数据进行分析处理,发现在4级及以上中强度地震前3个月内地磁相对观测HHT频谱中能观测到一定程度的地震前兆异常,各分量的优势频率大部分在0.01 Hz,但并不是距震中300 km内的每个台站的地磁相对观测分量HHT频谱中都能明显地观测到异常,这可能与台站所处的构造位置有关。

摘要： 工业互联网的快速发展引发了对网络安全的广泛关注,终端用户身份认证技术成为研究热点。根据工业互联网人机交互特点,设计了实验网站,收集了该网站24名用户两年半的非受控环境下鼠标行为数据作实例,采用希尔伯特黄变换(HHT,Hilbert-Huang transform)提取鼠标行为信号频域特征,结合时域特征,形成163维时频域联合特征矩阵,用于表征用户鼠标行为模式特征。使用Bagged tree、支持向量机(SVM,support vector machine)、Boost tree和K最邻近(KNN,K-nearest neighbor)算法构建网络用户身份认证模型,对比数据测试结果表明,Bagged tree算法在本案例中内部检测效果最佳,平均错误接受率(FAR,false acceptance rate)为0.12%、平均错误拒绝率(FRR,false rejection rate)为0.28%;外部检测中,平均FAR为1.47%。相较于传统鼠标动力学方法,使用HHT提取鼠标行为频域信息能更好地实现终端用户身份认证,为保障工业互联网安全提供有效的技术支撑。

摘要： 通过金融市场传递的信号观察实体经济和社会秩序的安全和稳定受到了越来越多的关注。然而当前产学界的研究较多依赖于经济学理论和计量模型,获得需要的数据面临样本频次低、统计难度大的问题,其可解释性也受到了限制。为此,该文选择获得成本低、时效性强、权威可靠的金融数据,将金融时间序列视为隐藏社会和经济系统运行信息的金融信号。选择由经验模态分解(EMD)和希尔伯特谱分析(HAS)组成的希尔伯特-黄变换(HHT)方法对金融信号进行分析,通过EMD方法从金融信号中捕获对经济形成冲击的突发事件,通过HAS方法测度突发事件对于社会产生的影响程度。实验结果表明,HHT能够克服金融信号由于混叠多种效应难以挖掘具有实际意义的信息的问题,对于实际发生的突发事件能够做到快速识别和预警作用。

摘要： 为了提高电能质量扰动识别的准确性,弥补基于传统单一特征量模式识别方法易受干扰、精度低的缺陷,提出基于模糊聚类分析的电能质量扰动模式识别方法。该方法利用HHT变换从多种不同类型的电能质量扰动信号中提取出相应的扰动特征量,再将提取的特征量进行模糊聚类分析,准确地把这些电能质量扰动信号一一归类至光伏扰动与公共电网扰动两大类别,同时建立基于模糊聚类分析的电能质量扰动识别流程。仿真结果表明,该方法克服了传统单一特征量模式识别方法的局限性,优化了扰动信号的识别效果,提高了识别效率,识别精度高,抗噪能力强。

摘要： 在激波风洞中开展测力试验时,测力系统在风洞流场起动瞬间会受到冲击激励,从而对天平的输出信号产生惯性干扰.天平输出信号中叠加有动态气动力信号和惯性振动信号,有可能无法直接分辨出气动力信号的规律性,信号处理结果与真实气动力之间会产生较大的误差,导致处理结果不可靠.由于模型测力天平系统结构的复杂性,在极短的有效试验时间(毫秒级)内,天平信号中部分高频率分量(由结构高阶模态振动、非定常气动载荷或其他流场干扰等因素引起的高频干扰)有可能无法完全衰减,此时对信号直接进行传统的滤波处理和傅里叶变换分析反而有可能增大处理结果的误差.本文采用小波变换和希尔伯特-黄变换,针对尖锥标准模型的激波风洞天平信号,开展降噪和时频变换分析处理,旨在有效辨识出天平信号中的不同干扰成分,输出可靠的气动力结果.本文将时频变换方法应用于风洞天平冲击阶跃载荷的信号处理,对结果进行对比分析,验证了该方法在脉冲风洞测力试验数据处理中的有效性和可靠性,得到了比较理想的结果.

摘要： 钢铁大数据的深度挖掘有助于数据的科学利用,可以有效的为钢铁生产提供指导.转炉炼钢过程中,运用光电探测器对炉内火焰进行光谱数据采集,平均每炉可以得到1800*2048个数据,针对这些数据的科学分析、特征提取与合理应用,有助于挖掘炉内气氛、铁水中碳元素含量和铁水温度等重要参数.本文应用希尔伯特-黄变换算法,对光谱数据原始信号进行微分经验模态分解,得到代表光谱有效信息的固有模态函数,然后对占据信号大部分能量的固有模态函数-5进行时频分析,得到转炉炼钢过程中的特征点,初步解决了通过光谱信息得知碳含量变化的问题,为转炉炼钢终点碳含量的控制提供了指导.

摘要： 肌电信号(EMG)对神经、肌肉系统的功能状态评价具有重要意义.针对EMG的非线性非平稳性及其频率参数有效性等特点,结合希尔伯特-黄变换(HHT)理论及信息熵的概念,提出一种利用Hilbert边际谱熵和能量谱熵进行EMG分析的方法.对健康人及不同病患的肌电信号进行熵值提取及统计分析,结果表明,对发生神经肌肉系统病变后的肌电信号,该方法能够敏感检测出异常,统计性能明显,可有效区别健康人及病患,为临床医学诊断提供了一种可行的方法.

摘要： 由于我国现有的地震地下流体观测井深度普遍较浅,抵抗干扰能力较弱,导致观测值中混杂着降雨、气压、人为因素等多种非线性、多尺度、非平稳的干扰信息.三海村井建于2013年,位于房县盆地南缘、青峰断裂带中段,井深118m,距离5月27日4.5级地震震中约26km.前人研究发现地震前3-4天(即5月23-24日)该井水位出现快速阶降变化,水位累计下降0.084m.相对于该井约2m的年变化量而言,该临震变化十分微小,很难在时间域发现,并应用到之后的异常判别中.HHT变换是1996年提出的一种新的具有自适应特性的时频分析方法，特别适用于对非平稳信号的频率随时间变化的规律进行精确的描述，是信号能量的一种完整的时一频分布。因此，作者基于该方法研究了2014年5月27日房县4.5级地震前后三海村井水位数据的时频特征。利用2014年的水位整点值数据，通过去趋势、EMD分解、Hilbert变换等步骤逐月计算了水位的时频变化。

摘要： 由于我国现有的地震地下流体观测井深度普遍较浅,抵抗干扰能力较弱,导致观测值中混杂着降雨、气压、人为因素等多种非线性、多尺度、非平稳的干扰信息.三海村井建于2013年,位于房县盆地南缘、青峰断裂带中段,井深118m,距离5月27日4.5级地震震中约26km.前人研究发现地震前3-4天(即5月23-24日)该井水位出现快速阶降变化,水位累计下降0.084m.相对于该井约2m的年变化量而言,该临震变化十分微小,很难在时间域发现,并应用到之后的异常判别中.HHT变换是1996年提出的一种新的具有自适应特性的时频分析方法，特别适用于对非平稳信号的频率随时间变化的规律进行精确的描述，是信号能量的一种完整的时一频分布。因此，作者基于该方法研究了2014年5月27日房县4.5级地震前后三海村井水位数据的时频特征。利用2014年的水位整点值数据，通过去趋势、EMD分解、Hilbert变换等步骤逐月计算了水位的时频变化。

摘要： 由于我国现有的地震地下流体观测井深度普遍较浅,抵抗干扰能力较弱,导致观测值中混杂着降雨、气压、人为因素等多种非线性、多尺度、非平稳的干扰信息.三海村井建于2013年,位于房县盆地南缘、青峰断裂带中段,井深118m,距离5月27日4.5级地震震中约26km.前人研究发现地震前3-4天(即5月23-24日)该井水位出现快速阶降变化,水位累计下降0.084m.相对于该井约2m的年变化量而言,该临震变化十分微小,很难在时间域发现,并应用到之后的异常判别中.HHT变换是1996年提出的一种新的具有自适应特性的时频分析方法，特别适用于对非平稳信号的频率随时间变化的规律进行精确的描述，是信号能量的一种完整的时一频分布。因此，作者基于该方法研究了2014年5月27日房县4.5级地震前后三海村井水位数据的时频特征。利用2014年的水位整点值数据，通过去趋势、EMD分解、Hilbert变换等步骤逐月计算了水位的时频变化。

摘要： 由于我国现有的地震地下流体观测井深度普遍较浅,抵抗干扰能力较弱,导致观测值中混杂着降雨、气压、人为因素等多种非线性、多尺度、非平稳的干扰信息.三海村井建于2013年,位于房县盆地南缘、青峰断裂带中段,井深118m,距离5月27日4.5级地震震中约26km.前人研究发现地震前3-4天(即5月23-24日)该井水位出现快速阶降变化,水位累计下降0.084m.相对于该井约2m的年变化量而言,该临震变化十分微小,很难在时间域发现,并应用到之后的异常判别中.HHT变换是1996年提出的一种新的具有自适应特性的时频分析方法，特别适用于对非平稳信号的频率随时间变化的规律进行精确的描述，是信号能量的一种完整的时一频分布。因此，作者基于该方法研究了2014年5月27日房县4.5级地震前后三海村井水位数据的时频特征。利用2014年的水位整点值数据，通过去趋势、EMD分解、Hilbert变换等步骤逐月计算了水位的时频变化。

摘要： 工程信号的分析大多采用以傅里叶变换为基础的信号分析技术,其主要是针对线性的平稳信号,其他的一些时频分析方法在处理非平稳信号的时候也是假设在时间窗内其信号是平稳的,存在主要的理论缺陷.本文针对铣削过程中的电流信号,采用了可以处理非平稳信号的方法——希尔伯特-黄变换,来分析刀具的状态并达到在线监测的目的.

摘要： 工程信号的分析大多采用以傅里叶变换为基础的信号分析技术,其主要是针对线性的平稳信号,其他的一些时频分析方法在处理非平稳信号的时候也是假设在时间窗内其信号是平稳的,存在主要的理论缺陷.本文针对铣削过程中的电流信号,采用了可以处理非平稳信号的方法——希尔伯特-黄变换,来分析刀具的状态并达到在线监测的目的.

摘要： 工程信号的分析大多采用以傅里叶变换为基础的信号分析技术,其主要是针对线性的平稳信号,其他的一些时频分析方法在处理非平稳信号的时候也是假设在时间窗内其信号是平稳的,存在主要的理论缺陷.本文针对铣削过程中的电流信号,采用了可以处理非平稳信号的方法——希尔伯特-黄变换,来分析刀具的状态并达到在线监测的目的.

摘要： 工程信号的分析大多采用以傅里叶变换为基础的信号分析技术,其主要是针对线性的平稳信号,其他的一些时频分析方法在处理非平稳信号的时候也是假设在时间窗内其信号是平稳的,存在主要的理论缺陷.本文针对铣削过程中的电流信号,采用了可以处理非平稳信号的方法——希尔伯特-黄变换,来分析刀具的状态并达到在线监测的目的.

摘要： 一种采用希尔伯特‑黄变换预测连铸坯鼓肚变形量的方法，属于钢铁冶金连铸检测技术领域。首先，通过以太网直接读取结晶器液面控制系统检测到的液位信号，并同步采集铸机拉速浇铸等工艺参数。其次，采用希尔伯特‑黄变换对液位信号进行经验模态分解和希尔伯特边际谱分析得到结晶器液位信号的各层本征模态函数C1(t)～CN(t)，以及能够对鼓肚进行定位的鼓肚频率。最后，确定鼓肚液位分量的波动幅度，由波动幅度得到鼓肚变形量。本发明借助连铸现场已有的信号检测条件，避免了在恶劣的连铸现场额外安装传感器和测量元件，检测原理清晰，易于维护，实现了连铸坯鼓肚变形量的在线预测，为提升铸坯质量、促进生产顺行及过程异常的在线监测提供了可靠手段。

摘要： 本公开提供了一种基于希尔伯特‑黄变换的微电网线路故障诊断方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取微电网的运行状态数据；将故障检测点的电压信号经过希尔伯特‑黄变换得到二维时频谱图和Hilbert谱图；根据二维时频谱图和Hilbert谱图进行故障判断；根据Hilbert谱图的特征和各相间的相关系数进行短路故障类型的识别；根据故障时刻线路上方向识别点电压和/或电流信号的能量突变，得到故障线路；本公开提高了故障诊断的精确度，而且诊断方案不受微电网潮流多变特点的影响，提高了新型诊断方法的适应性。

摘要： 本发明涉及一种基于希尔伯特‑黄变换的汽车零部件载荷谱快速压缩方法，包括：1)获取并输入原始载荷信号；2)对载荷谱进行预处理；3)对原始载荷信号进行经验模态分解，获得多个固有模态函数；4)对每个固有模态函数进行希尔伯特‑黄变换，得到载荷信号的瞬时能量谱；5)利用遗传算法对瞬时能量谱设置阈值并定位低于最优阈值的瞬时能量谱片段，删除载荷信号中对应时间片段；6)对保留信号片段进行拼接，得到最优压缩信号；7)计算压缩载荷信号与原始载荷信号的疲劳损伤保留量等，检验功率谱密度及穿级计数，当疲劳损伤保留量等的误差大于15％时，则循环步骤5)重新求取阈值，反之，则跳出循环；8)完成汽车零部件载荷谱的压缩工作。

摘要： 本发明公开了一种基于希尔伯特黄变换的频谱感知方法及装置，其中该方法包括：获取待检测信号，并对待检测信号进行EMD分解，得到对应的n个IMF分量，待检测信号为无线频谱信号；求出每个IMF分量的希尔伯特谱，并将第1个至第i个IMF分量分别对应的希尔伯特谱进行叠加，得到总希尔伯特谱，其中i小于n；对总希尔伯特谱进行时间上的累加，得到边际谱；判断边际谱是否大于或者等于预设判决门限值，如果是，则确定待检测信号中存在主用户信号，如果否，则确定待检测信号中不存在主用户信号。本申请提供的上述技术方案能够准确的反映无线频谱信号的局部特征，从而大大提高了频谱感知的准确率。

摘要： 本发明公开一种基于希尔伯特黄变换的fMRI时频域动态网络构建方法，包括：输入原始图像；对原始图像进行预处理；提取基于全脑强功能连接的脑区及其对应的时间序列；时间序列后处理；fMRI的HHT的时频域动态网络构建；在时频域上对网络的变化模型进行分析研究。本发明采用希尔伯特黄变换算法可以根据数据本身自适应生成基函数，避免提前选取不合适的基函数产生的不准确结果。

摘要： 本发明公开了一种基于分数阶小波变换和希尔伯特黄变换的跳频信号检测方法，其特征是，包括如下步骤：1）输入待处理的跳频信号；2）设定阶次的范围及搜索步长、对跳频信号做分数阶傅里叶变换；3）得到最高层的逼近系数和各层小波细节系数；4）小波重构；5）得到去噪后的时域信号；6）得到新时域信号；7）进行EMD分解，得到希尔伯特谱；8）得到跳频周期。这种方法不存在交叉项干扰，避免了传统时频分析过程中窗函数的影响，实现了信号在时间‑分数域的多分辨分析，进一步提高了信号参数估计精度。

摘要： 本发明涉及分布式光纤传感技术与分布式光纤信号处理领域，具体涉及一种基于改进希尔伯特黄变换的DAS系统信号处理方法，包括如下步骤：提取扰动点的时域曲线，对其使用滑动平均和改进的希尔伯特黄变换进行处理，其中，改进的希尔伯特黄变换包括：对其源信号做EEMD，得到所需的IMF分量，再将IMF分量作为源信号通过CEEMD算法解调，对解调的结果进行Hilbert变换以进行时频分析和论证。本发明通过对原始信号进行滑动平均降噪和使用改进的希尔伯特黄变换这一算法进行微弱信号提取，可满足对实际应用过程中扰动音频信号进行还原解调的需求，而且还弥补了现有DAS系统无法自适应的缺点。

摘要： 本发明公开了基于希尔伯特黄变换和支持向量机的故障识别方法，包括以下步骤：获取用户用电状态数据；将所述用户用电状态数据进行小波包处理，得到无高频干扰噪声的电流信号；通过陷波器将所述无高频噪声干扰信号的电流信号进行滤波处理，得到经过去噪滤波后的电流信号；采用经验模态分解对所述去噪滤波后的电流信号进行分解，得到固有模态函数；从所述固有模态函数中提取电流信号特征；将所述提取的电流信号特征通过分类器进行故障识别；实现了精确识别电弧故障。

摘要： 本发明公开了一种基于变分希尔伯特黄变换的滚动轴承故障诊断方法，包含以下步骤：S1将滚动轴承的测量数据使用经验模态分解进行处理，得到若干本征模态函数IMFi；S2使用敏感准则对得到的IMFi进行筛选，得到包含滚动轴承故障信息的敏感模态；S3将每个敏感模态构造为以带宽之和最小为目标的变分模型，并对变分模型进行求解，得到若干有限带宽模态；S4依据信号特性，将有限带宽模态按照规定次序进行重构，得到滚动轴承故障成分；S5使用希尔伯特黄变换对故障成分进行检测，并与理论故障特征频率进行对比，确定滚动轴承故障位置。本发明通过变分希尔伯特黄变换对滚动轴承数据进行处理，实现了滚动轴承噪声压制的效果。

摘要： 本实用新型公开了一种希尔伯特黄变换和巨磁阻技术的接地环流监测装置，涉及接地环流监测技术领域。本实用新型包括信息采集单元、信息处理单元、安装板，信息采集单元与信息处理单元连接。本实用新型通过磁场测量相关参数，属于无接触测量，几乎无任何安全问题，仅安装或维修时需人工服务，其他时间可按需远程操纵使用或一直工作，普通情况下，当电缆出现故障时，一般的接地环流装置由于与电缆精密相连需要被一并拆卸下，具有一定的工作量及潜在的安全问题，而无接触式的本装置却不需要。在算法上使用了经验模态分解方法不仅能够完成对不规则不均匀的信号进行处理，还克服了传统信号处理的噪声干扰，模态混叠等多个问题。