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Optimization of the End Effect of Hilbert-Huang transform(HHT) 被引量:5
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作者 Chenhuan Lv Jun ZHAO +2 位作者 Chao WU Tiantai GUO Hongjiang CHEN 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第3期732-745,共14页
In fault diagnosis of rotating machinery, Hil- bert-Huang transform (HHT) is often used to extract the fault characteristic signal and analyze decomposition results in time-frequency domain. However, end effect occu... In fault diagnosis of rotating machinery, Hil- bert-Huang transform (HHT) is often used to extract the fault characteristic signal and analyze decomposition results in time-frequency domain. However, end effect occurs in HHT, which leads to a series of problems such as modal aliasing and false IMF (Intrinsic Mode Func- tion). To counter such problems in HHT, a new method is put forward to process signal by combining the general- ized regression neural network (GRNN) with the bound- ary local characteristic-scale continuation (BLCC). Firstly, the improved EMD (Empirical Mode Decompo- sition) method is used to inhibit the end effect problem that appeared in conventional EMD. Secondly, the gen- erated IMF components are used in HHT. Simulation and measurement experiment for the cases of time domain, frequency domain and related parameters of Hilbert- Huang spectrum show that the method described here can restrain the end effect compared with the results obtained through mirror continuation, as the absolute percentage of the maximum mean of the beginning end point offset and the terminal point offset are reduced from 30.113% and 27.603% to 0.510% and 6.039% respectively, thus reducing the modal aliasing, and eliminating the false IMF components of HHT. The proposed method caneffectively inhibit end effect, reduce modal aliasing and false IMF components, and show the real structure of signal components accuratelX. 展开更多
关键词 End effect Hilbert-Huang transform hht)Modal aliasing Boundary local characteristic-scalecontinuation (BLCC) Generalized regression neuralnetwork (GRNN)
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基于CEEMD-HHT的公路隧道爆破洞外空气噪声时频能量分析
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作者 赵一聪 韩风雷 +1 位作者 肖东辉 张学富 《振动与冲击》 北大核心 2025年第4期198-206,共9页
为揭示隧道爆破噪声声源特性,给精准、科学的噪声污染防治提供理论基础,基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)改进的希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)方法分析了实测隧... 为揭示隧道爆破噪声声源特性,给精准、科学的噪声污染防治提供理论基础,基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)改进的希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)方法分析了实测隧道爆破空气噪声的时间-频率-能量特征,并运用统计学原理对所测系列噪声的主频带进行了估计。主要结论如下:①CEEMD-HHT法有效滤除了噪声信号中的无关高、低频分量;②隧道爆破噪声信号在幅值和能量方面都呈现瞬时脉冲特点,信号频带分布宽,频率成分丰富,但能量主要集中于低频段的窄带内;③宜采用基于主要能量分布特点确定的主频带描述爆破噪声信号特征;④所测系列爆破噪声的能量绝大部分(>95%)分布在80 Hz以下,次声波(<20 Hz)频段所含能量>30%。文章的研究结果可为隧道爆破噪声的源头防控提供理论指导。 展开更多
关键词 隧道爆破 爆破噪声 信号分析 希尔伯特-黄变换(hht)
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Efficacy of Hilbert-Huang Transform (HHT) in the Analysis of Instantaneous Low Frequency Waves of Magnetosheath
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作者 Ekong U. Nathaniel Nyakno J. George +1 位作者 Jewel I. Ibanga Aniekan M. Ekanem 《International Journal of Geosciences》 2016年第1期11-19,共9页
The flow of supersonic plasma is accompanied by a highly thermalized region called the Magnetoshealth found after the bow shock. Enclosed within this region are different wave modes associated with classes of boundari... The flow of supersonic plasma is accompanied by a highly thermalized region called the Magnetoshealth found after the bow shock. Enclosed within this region are different wave modes associated with classes of boundaries which have been determined by different methods. The efficacy of Hilbert-Huang transform (HHT) is based on the conditionality of allowing for the local analysis of frequencies, which presents the physical meaning of the original signal at that instant. The observed data have been taken from Cluster II Fluxgate Magnetometer (FGM) instrument that provides advantage for the analysis in three dimensions. The result compares favourably with instantaneous frequencies computed using simple Hilbert transform (SHT) with electric field measurements of Cluster II mission already carried out in literatures. The result of this study has shown that HHT provides the best applicability in the magnetosheath data analysis than the wavelet and Fast Fourier Transform (FFT). The application of HHT based on its advantages over other methods is viewed to be very critical in the analysis of multi-frequency signals where different frequencies could be determined distinctively at a point. 展开更多
关键词 Plasma Waves Instantaneous Frequency Empirical Mode Decomposition (EMD) Hilbert-Huang transform (hht)
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Efficacy of Hilbert-Huang Transform (HHT) in the Analysis of Instantaneous Low Frequency Waves of Magnetosheath
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作者 Ekong U. Nathaniel Nyakno J. George +1 位作者 Jewel I. Ibanga Aniekan M. Ekanem 《International Journal of Geosciences》 2016年第1期11-19,共9页
The flow of supersonic plasma is accompanied by a highly thermalized region called the Magnetoshealth found after the bow shock. Enclosed within this region are different wave modes associated with classes of boundari... The flow of supersonic plasma is accompanied by a highly thermalized region called the Magnetoshealth found after the bow shock. Enclosed within this region are different wave modes associated with classes of boundaries which have been determined by different methods. The efficacy of Hilbert-Huang transform (HHT) is based on the conditionality of allowing for the local analysis of frequencies, which presents the physical meaning of the original signal at that instant. The observed data have been taken from Cluster II Fluxgate Magnetometer (FGM) instrument that provides advantage for the analysis in three dimensions. The result compares favourably with instantaneous frequencies computed using simple Hilbert transform (SHT) with electric field measurements of Cluster II mission already carried out in literatures. The result of this study has shown that HHT provides the best applicability in the magnetosheath data analysis than the wavelet and Fast Fourier Transform (FFT). The application of HHT based on its advantages over other methods is viewed to be very critical in the analysis of multi-frequency signals where different frequencies could be determined distinctively at a point. 展开更多
关键词 Plasma Waves Instantaneous Frequency Empirical Mode Decomposition (EMD) Hilbert-Huang transform (hht)
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基于小波分解和HHT变换的运载火箭截面动载荷识别
5
作者 王檑 姜人伟 +2 位作者 胡鹏翔 高艺航 王明杰 《宇航总体技术》 2025年第1期41-46,共6页
运载火箭截面动载荷难以直接测量,利用飞行过载、低频振动等遥测数据进行反向辨识是一种有效方法。针对在火箭低频模态较为密集时小波分解和HHT变换存在的频率混叠和模态混叠等问题,提出一种结合小波分解和HHT变换的识别方法。首先根据... 运载火箭截面动载荷难以直接测量,利用飞行过载、低频振动等遥测数据进行反向辨识是一种有效方法。针对在火箭低频模态较为密集时小波分解和HHT变换存在的频率混叠和模态混叠等问题,提出一种结合小波分解和HHT变换的识别方法。首先根据运载火箭模态计算结果,利用小波分解将振动信号分解到火箭低阶振动的频率范围;然后利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对小波分解后信号进行经验模态分解,通过希尔伯特变换计算每个分量的瞬时频率,对某一阶箭体振动,考虑一定频率偏差,将在此阶火箭固有频率附近的分量进行叠加,得到火箭在不同阶模态下的振动;最后利用模态叠加原理得到箭体各截面动载荷。对遥测数据进行了动载荷识别,识别结果约为设计值的30%,具有重要的工程应用价值。 展开更多
关键词 运载火箭 动载荷识别 小波分解 hht变换 遥测数据
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基于HHT算法的呼吸机运行状态智能监测方法
6
作者 张朝 《吉林大学学报(信息科学版)》 2025年第2期309-316,共8页
为确保呼吸机正常工作,提出基于希尔伯特变换(HHT:Hilbert-Huang Transform)算法的呼吸机运行状态智能监测方法。首先采用小波神经网络对呼吸机运行信号实施去噪处理;其次,结合HHT算法将去噪后的呼吸机运行信号进行经验模态分解(EMD:Emp... 为确保呼吸机正常工作,提出基于希尔伯特变换(HHT:Hilbert-Huang Transform)算法的呼吸机运行状态智能监测方法。首先采用小波神经网络对呼吸机运行信号实施去噪处理;其次,结合HHT算法将去噪后的呼吸机运行信号进行经验模态分解(EMD:Empirical Mode Decompostion),并将分解后的内禀模式分量(IMF:Intrinsic Mode Function)进行Hilbert谱变换,以此获取信号频谱作为信号特征。最后,将得到的信号频谱放入MLP(Multi-Layer Perceptron)神经网络分类器中,采用反向传播算法对多层感知器(MLP:Multi-Layer Perceptron)神经网络进行训练,以实现呼吸机运行状态识别。实验结果表明,所提方法的去噪效果较好,且监测到的结果和实际频谱一致。同时监测敏感度在96%以上、运行状态识别准确性在95%以上。表明所提方法可以有效监测呼吸机运行状态,监测性能较好。 展开更多
关键词 hht算法 呼吸机运行状态 小波神经网络 EMD分解 Hilbert谱变换 MLP神经网络分类器
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基于HHT、DBWT的无绝缘轨道电路补偿电容故障诊断 被引量:26
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作者 赵林海 蔡伯根 +1 位作者 邱宽民 吕志卿 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期49-54,共6页
通过基于传输线理论的无绝缘轨道电路分路状态仿真模型,分析补偿电容断线故障对轨道短路电流的影响规律,利用机车信号感应电压包络与轨道电路短路电流的关系,提出基于机车信号记录信息的补偿电容故障诊断方法。该方法采用B样条离散二进... 通过基于传输线理论的无绝缘轨道电路分路状态仿真模型,分析补偿电容断线故障对轨道短路电流的影响规律,利用机车信号感应电压包络与轨道电路短路电流的关系,提出基于机车信号记录信息的补偿电容故障诊断方法。该方法采用B样条离散二进小波变换对机车信号所记录的感应电压幅度包络信号进行降噪,再通过对Hilbert-Huang变换的改进,计算各IMF分量经逐级累加后的相位信息,最后利用相位卷绕,根据相位信息中突变点的分布变化和补偿电容状态的对应关系,实现对补偿电容的故障诊断。实验表明,该方法适应性较强,受轨道电路长度和道砟电阻等轨道参数影响很小,能够准确检测出轨道电路单一补偿电容的故障位置,并且由于该方法的分析数据直接来自于机车信号自身的记录器,不需要额外增加硬件和单独安排运行交路,因此能够降低检测成本和满足对检测及时性等方面的要求。 展开更多
关键词 故障诊断 无绝缘轨道电路 补偿电容 希尔伯特-黄变换 离散二进小波变换
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基于HHT方法的电气化铁道谐波检测与分析 被引量:16
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作者 苏玉香 刘志刚 +2 位作者 李科亮 霍柏超 蔡军 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期33-38,共6页
将希尔伯特-黄变换(HHT)方法用于电气化铁道谐波检测中。由于电气化铁道谐波电压、电流信号中基波能量很大,其它次数的谐波能量相对较小,使得经验模态分解(EMD)方法在应用中出现模态混叠现象,不能准确地提取任意频率的谐波信号。为改善... 将希尔伯特-黄变换(HHT)方法用于电气化铁道谐波检测中。由于电气化铁道谐波电压、电流信号中基波能量很大,其它次数的谐波能量相对较小,使得经验模态分解(EMD)方法在应用中出现模态混叠现象,不能准确地提取任意频率的谐波信号。为改善经验模态分解过程中产生的模态混叠现象,本文采用Yang提出的基于Fourier变换的EMD方法对电气化铁道谐波信号进行筛分。通过该方法可以有效地提取出任意频率的谐波分量,进而计算其Hilbert谱。通过对电气化铁道牵引变电所实测谐波电压、电流数据进行分析,结果表明:利用改进的HHT方法可以得到电气化铁道各次谐波准确的时频分布。最后通过HHT方法计算出各次谐波电压、电流含有率及总谐波电压、电流畸变率,并对计算结果进行分析。HHT方法为电气化铁道谐波检测与分析提供了一种新的途径。 展开更多
关键词 hht EMD FOURIER变换 电气化铁道 谐波检测 THD HR
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一种改善HHT端点效应的新方法及其在电能质量中的应用 被引量:19
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作者 苏玉香 刘志刚 +1 位作者 李东敏 李科亮 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期40-45,共6页
利用Hilberr-Huang变换(HHT)方法进行电能质量检测分析,可以得到准确的瞬时频率和瞬时幅值,但该方法在应用中存在严重的端点效应,会影响分析结果。为了改善其端点效应问题,提出了一种基于人工神经网络和镜像延拓相结合的新方法对短时间... 利用Hilberr-Huang变换(HHT)方法进行电能质量检测分析,可以得到准确的瞬时频率和瞬时幅值,但该方法在应用中存在严重的端点效应,会影响分析结果。为了改善其端点效应问题,提出了一种基于人工神经网络和镜像延拓相结合的新方法对短时间序列进行延拓。采用三层BP神经网络对信号两端进行延拓,用带镜像延拓程序的经验模态分解(EMD)方法对延拓后的信号进行边分解边延拓,得到具有原始信号长度的固有模态函数(IMF);为了改善Hilbert变换中的端点效应,再次利用BP神经网络对各个IMF分量进行延拓。最后对延拓后的IMF分量进行Hilbert变换,从而得到精确的瞬时频率和瞬时幅值。将其应用到电力系统的谐波分析中,取得了较好效果。 展开更多
关键词 电能质量 HILBERT-HUANG变换 经验模态分解 希尔伯特变换 BP神经网络 端点效应
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基于HHT的电能质量检测新方法 被引量:179
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作者 李天云 赵妍 +2 位作者 李楠 冯国 高宏慧 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第17期52-56,共5页
提出了用HHT方法对电能质量扰动信号(电压凹陷、电压凸起、电压间断、暂态震荡、暂态脉冲等)和谐波(整数次谐波和间谐波)进行检测及时频分析的新方法。该方法由经验模态分解法(EMD)和Hilbert变换(HT)两部分组成。通过EMD得到固有模态函... 提出了用HHT方法对电能质量扰动信号(电压凹陷、电压凸起、电压间断、暂态震荡、暂态脉冲等)和谐波(整数次谐波和间谐波)进行检测及时频分析的新方法。该方法由经验模态分解法(EMD)和Hilbert变换(HT)两部分组成。通过EMD得到固有模态函数(IMF)后,再进行HT,可以定量、准确地刻画相应时刻的瞬时频率和幅值。通过该方法可以确定非平稳的电能质量扰动信号的时间、频率和幅值信息;同样也可以精确的检测出谐波的幅值和频率。仿真结果表明,该法不但适用于非平稳信号的处理,而且对平稳信号的分析、处理也有很好的效果。 展开更多
关键词 电能质量 希尔伯特-黄变换 经验模态分解 希尔伯特变换
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基于形态滤波和HHT的地磁信号分析与预处理 被引量:33
11
作者 李季 潘孟春 +1 位作者 唐莺 罗飞路 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期2175-2180,共6页
在地磁导航技术中,为获得精确的地磁场值,必须对信号中含有的各种噪声进行处理。针对地磁测量信号中含有的噪声特点,提出将形态滤波与Hilbert-Huang变换结合起来,先用形态滤波对数据进行处理,消除瞬时强脉冲的影响,再将信号进行经验模... 在地磁导航技术中,为获得精确的地磁场值,必须对信号中含有的各种噪声进行处理。针对地磁测量信号中含有的噪声特点,提出将形态滤波与Hilbert-Huang变换结合起来,先用形态滤波对数据进行处理,消除瞬时强脉冲的影响,再将信号进行经验模态分解,作出其二维时频谱图,分析信号中含有的噪声的特点,并根据分解的结果确定阈值,对各分量进行低通滤波,然后再重构。通过实际采集的数据对所提出的方法进行了验证,结果表明提出的方法可以有效地对地磁测量信号中的各种噪声进行处理。 展开更多
关键词 地磁导航 地磁信号 形态滤波 HILBERT-HUANG变换 预处理
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基于数学形态学和HHT的谐波和间谐波检测方法 被引量:51
12
作者 张宇辉 贺健伟 +1 位作者 李天云 谢家安 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第17期46-51,共6页
非线性电力元件的应用使电力系统的谐波污染问题日益突出。为准确检测谐波和间谐波参数,提出了基于数学形态学和希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)的谐波和间谐波检测方法。为有效抑制多种噪声,对现有数学形态滤波器进行了... 非线性电力元件的应用使电力系统的谐波污染问题日益突出。为准确检测谐波和间谐波参数,提出了基于数学形态学和希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)的谐波和间谐波检测方法。为有效抑制多种噪声,对现有数学形态滤波器进行了改进,使之保留了原信号的主要特征,并运用经验模态分解处理消噪后的信号,得到了一组经验模态函数分量。对每个经验模态函数分量进行希尔伯特-黄变换,可准确得到其瞬时频率和瞬时幅值,实现了在噪声背景下对谐波和间谐波的检测。仿真结果验证了该方法的可行性与有效性,表明其可提高谐波和间谐波的检测精度。 展开更多
关键词 形态滤波器 消噪 谐波 间谐波 经验模态分解 (EMD) 希尔伯特-黄变换(hht)
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利用小波去噪和HHT的模态参数识别 被引量:23
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作者 汤宝平 何启源 +1 位作者 蒋恒恒 陆冬 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期197-200,共4页
提出了基于小波去噪和HHT的模态参数识别方法,以改善模态参数识别的精度。该方法先利用小波进行信号去噪,克服噪声对EMD分解的影响,以减少EMD分解过程的计算量和分解层数,对去噪后的信号进行EMD分解提取单模态的自由响应,然后利用自由... 提出了基于小波去噪和HHT的模态参数识别方法,以改善模态参数识别的精度。该方法先利用小波进行信号去噪,克服噪声对EMD分解的影响,以减少EMD分解过程的计算量和分解层数,对去噪后的信号进行EMD分解提取单模态的自由响应,然后利用自由响应的Hilbert变换识别模态固有频率和阻尼比。利用该方法对某振动台简支梁系统进行了模态参数识别,结果表明在噪声干扰下,该方法识别模态参数的精度较高,特别是阻尼比识别精度高。 展开更多
关键词 小波去噪 自由响应 模态参数识别 hht
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基于Hilbert-Huang Transform的心音信号谱分析 被引量:17
14
作者 赵治栋 唐向宏 +2 位作者 赵知劲 潘敏 陈裕泉 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第1期18-22,共5页
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-HuangTransform(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... 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-HuangTransform(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。 展开更多
关键词 心音信号 希尔伯特-黄变换 冠心病
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地磁数据的HHT方法与传统分析方法的比较 被引量:4
15
作者 向阳 赖爱京 +3 位作者 徐衍刚 史勇军 张治广 张锦萍 《内陆地震》 2015年第2期162-169,共8页
介绍了HHT方法的基本原理,以新疆乌什台地磁数据为例,将HHT方法分别与傅里叶变换在适用条件、时间分辨率和谱分析上,小波变换在基底选择、重构误差、时间分辨率和谱分析上的差异性进行比较,发现传统的分析方法在某种程度上会受到时间域... 介绍了HHT方法的基本原理,以新疆乌什台地磁数据为例,将HHT方法分别与傅里叶变换在适用条件、时间分辨率和谱分析上,小波变换在基底选择、重构误差、时间分辨率和谱分析上的差异性进行比较,发现传统的分析方法在某种程度上会受到时间域、频率域或者基函数选择等方面的限制,显示了HHT方法的优越性,它较传统的分析方法更加适合地磁数据的处理与分析。 展开更多
关键词 地磁 傅里叶变换 小波变换 hht变换
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基于HHT边际谱熵和能量谱熵的心率变异信号的分析方法 被引量:14
16
作者 董红生 邱天爽 +1 位作者 张爱华 郝晓弘 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期336-344,共9页
基于希尔伯特-黄变换(HHT)理论,依据广义信息熵的概念,提出基于HHT边际谱熵和能量谱熵的概念和熵分析方法。对常规信号和混沌时间序列信号进行复杂性研究,结果表明本方法在刻画信号复杂度变化、抗脉冲干扰方面优于Lempel-Ziv复杂度和功... 基于希尔伯特-黄变换(HHT)理论,依据广义信息熵的概念,提出基于HHT边际谱熵和能量谱熵的概念和熵分析方法。对常规信号和混沌时间序列信号进行复杂性研究,结果表明本方法在刻画信号复杂度变化、抗脉冲干扰方面优于Lempel-Ziv复杂度和功率谱熵方法。将其应用于MIT-BIH标准数据库的实际心率变异(HRV)信号分析,结果显示HHT边际谱熵和能量谱熵能从HRV信号中敏感地检测出生理和病理状态的变化,统计学分析优于传统的功率谱熵方法,为临床HRV信号及其他复杂生理信号的分析提供一种有效的分析方法。 展开更多
关键词 心率变异性(HRV) 希尔伯特-黄变换(hht) 熵和复杂性
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基于小波包和HHT变换的声发射信号分析方法 被引量:26
17
作者 孙立瑛 李一博 +2 位作者 靳世久 曲志刚 李俊霖 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期1577-1582,共6页
针对声发射管道泄漏检测过程中的噪声干扰问题,对基于小波包和经验模态分解(EMD)的声发射信号处理方法进行了研究。采用小波包分解算法和经验模态分解都可以对管道泄漏声发射信号进行分解,但分解结果却存在一定区别。EMD是近年来非平稳... 针对声发射管道泄漏检测过程中的噪声干扰问题,对基于小波包和经验模态分解(EMD)的声发射信号处理方法进行了研究。采用小波包分解算法和经验模态分解都可以对管道泄漏声发射信号进行分解,但分解结果却存在一定区别。EMD是近年来非平稳信号分析领域的一个突破,对管道泄漏声发射信号进行EMD分解后,选择包含声发射特征的若干固有模式函数(IMF分量)进行重构,可以提取到管道泄漏声发射信号的本质特征,消除噪声信号的干扰。相对小波包分解方法而言,对根据IMF分量重构的声发射信号进行相关分析计算,得到的管道泄漏点的位置更为精确。 展开更多
关键词 小波包 HILBERT-HUANG变换 经验模态分解(EMD) 声发射(AE) 管道泄漏检测
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基于HHT和SVM的运动想象脑电识别 被引量:46
18
作者 袁玲 杨帮华 马世伟 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期649-654,共6页
对运动想象脑电信号(EEG)分类识别是脑-机接口(BCI)研究领域的重要问题。本文通过经验模式分解(EMD)将EEG分解为一系列内蕴模式函数(IMF),并对重要IMF的瞬时幅度提取AR模型参数,同时对所有的IMF进行Hilbert变换(HT)得到Hilbert谱,进而... 对运动想象脑电信号(EEG)分类识别是脑-机接口(BCI)研究领域的重要问题。本文通过经验模式分解(EMD)将EEG分解为一系列内蕴模式函数(IMF),并对重要IMF的瞬时幅度提取AR模型参数,同时对所有的IMF进行Hilbert变换(HT)得到Hilbert谱,进而求得瞬时能量(IE)。将得到的AR参数和IE,结合时域均值和中值绝对偏差估计(MAD),组成初始特征,然后利用经遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)进行分类,得到识别结果。对2008年BCI CompetitionⅣDataset 1中想象左手和脚运动的两组数据进行识别,在仅仅使用少数通道的情况下,识别正确率分别达到84.7%和85.8%,初步验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 Hilbert-Huang变换(hht) 遗传算法(GA) 支持向量机(SVM) 运动想象 分类识别
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一种基于HHT的信号周期性分析方法及应用 被引量:9
19
作者 杨志华 齐东旭 +1 位作者 杨力华 吴立军 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期14-18,共5页
提出了一种基于HHT(Hilbert_HuangTransform)的信号周期性分析方法,通过分析信号的非线性对主频分布的影响,找到了具有丰富高频含量的近似周期信号的主频与其周期性的近似对应关系,实验表明,根据信号的主频分布来估计信号的周期性具有... 提出了一种基于HHT(Hilbert_HuangTransform)的信号周期性分析方法,通过分析信号的非线性对主频分布的影响,找到了具有丰富高频含量的近似周期信号的主频与其周期性的近似对应关系,实验表明,根据信号的主频分布来估计信号的周期性具有很好的精确性。将其应用于自然纹理图像的分析,能很好地提取纹理图像的周期特征,为纹理分类、分割、识别和图像检索提供了新的解决途径。 展开更多
关键词 经验模型分解(EMD) HILBERT-HUANG变换 纹理分析
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基于HHT的微晶玻璃超光滑表面抛光 被引量:5
20
作者 杨志甫 杨辉 +2 位作者 李成贵 刘祎 房建国 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期35-41,共7页
针对激光陀螺反射镜常用材料微晶玻璃的加工技术,介绍了一种较为成熟的超光滑表面加工方法—定偏心浸液式抛光。分析了微晶玻璃的性能和微观结构,得出实现其超光滑表面加工所必须的技术条件。系统论述了提出的超光滑表面抛光方法的基本... 针对激光陀螺反射镜常用材料微晶玻璃的加工技术,介绍了一种较为成熟的超光滑表面加工方法—定偏心浸液式抛光。分析了微晶玻璃的性能和微观结构,得出实现其超光滑表面加工所必须的技术条件。系统论述了提出的超光滑表面抛光方法的基本原理及其抛光工艺过程。通过多次工艺实验,稳定地获得了埃量级的超光滑表面。最后,采用Hil-bert-Huang变换(HHT)非线性平稳信号的时域分析法,通过超光滑表面粗糙度分布曲线到Hilbert谱的一系列数学变换,得出主要抛光工艺参数与表面粗糙度之间的影响关系,对实际加工工艺过程与抛光结果进行有效反馈和指导。基于HHT的超光滑表面抛光方法可以稳定地获得Ra优于0.35 nm的微晶玻璃超光滑表面,目前最好结果为Ra=0.3 nm。 展开更多
关键词 微晶玻璃 超光滑表面 粗糙度 定偏心浸液式抛光 HILBERT Huang变换(hht)
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