基于希尔波特-黄变换的冲击无线电信号检测

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希尔伯特黄变换信号处理

希尔伯特黄变换信号处理
希尔伯特黄变换（Hilbert Huang Transform，简称HHT）是一个信
号处理的方法，常常用于分析非线性和非平稳信号。

它是由黄其炎教
授于1996年开发的，因此也叫做黄变换。

HHT的主要目的是将复杂的信号分解成数个瞬时频率相近的固有模态
函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF）。

IMF是自然界中任何非线性现象的基本构建块，因此它们的分析在很多领域都非常重要。

HHT算法通常包括以下几个步骤：
1. 将待处理的信号（无论是时域信号还是频域信号）分解成数个组成
部分，即IMF。

2. 对每个IMF进行希尔伯特变换，得到复信号。

3. 计算每个复信号在复平面上的相位角和振幅。

4. 根据每个IMF在时域上的相位角和振幅，重建原信号的相位角和振幅。

5. 最后，将所有IMF的相位角和振幅相加得到原信号的相位角和振幅。

HHT的优点在于它不需要对信号做任何假设或模型。

它可以处理时域
和频域的信号，非常适合于分析非线性和非平稳信号，例如心电图、语音、天气数据和金融数据等。

HHT也有一些缺点，比如计算复杂度比较高，有时候需要选择合适的参数来得到比较准确的结果。

总的来说，希尔伯特黄变换是一个非常有用的信号处理方法，可以帮助我们了解自然界中复杂的现象。

它在科学、工程和医学等领域都得到了广泛应用。

基于希尔伯特-黄变换的电力系统谐波分析

基于希尔伯特-黄变换的电力系统谐波分析李天云;程思勇;杨梅【期刊名称】《中国电机工程学报》【年(卷),期】2008(28)4【摘要】准确的谐波分析对电力系统稳定具有重要意义。

为克服FFT方法与小波分析方法的缺点,提出将希尔伯特?黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)用于谐波分析。

将谐波信号进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),得到一系列经验模态函数(intrinsic mode function,IMF)。

由于不同的IMF对应不同的谐波分量,通过对每个IMF分量进行Hilbert变换(HT)及最小二乘拟和,最终可以得到各次谐波的幅值、频率和相位,从而实现电力系统谐波的准确分析。

在经验模态分解过程中,采用了分段三次Hermite插值,并通过添加极值的方法减轻边缘效应的影响,使谐波分析能够更准确。

仿真表明,Hermite插值比三次样条插值对谐波分析更具优势。

该方法分析电力系统谐波精度高,能够取得满意的效果。

【总页数】5页(P109-113)【关键词】希尔伯特-黄变换;经验模态函数;最小二乘;Herrnite插值;电力系统谐波【作者】李天云;程思勇;杨梅【作者单位】东北电力大学电气工程学院【正文语种】中文【中图分类】TM74【相关文献】1.希尔伯特-黄变换在电力谐波分析中的应用研究 [J], 刘德利;曲延滨;梁景凯2.基于希尔伯特-黄变换的电力系统小干扰稳定分析方法 [J], 李雨3.希尔伯特-黄变换和小波变换用于谐波分析的比较研究 [J], 王正洪;朱正伟;蒋建明4.基于改进希尔伯特-黄变换的电力系统谐波检测方法 [J], 李妍妍;王义军;金华锋;王井南5.基于希尔伯特-黄变换的电力系统低频振荡的非线性非平稳分析及其应用 [J], 韩松;何利铨;孙斌;姜浩;彭小俊因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

希尔伯特黄变换及其应用

希尔伯特黄变换及其应用希尔伯特黄变换及其应用希尔伯特黄变换（Hilbert-Huang Transform，HHT）是一种用于分析非线性和非平稳信号的方法，它由黄其森（Norden E. Huang）和希尔伯特（Hilbert）共同提出。

该方法通过将信号分解为一组固有模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMF）来提取信号中的模式和趋势。

本文将介绍希尔伯特黄变换的应用，并详细讲解其中的几个应用领域。

应用一：信号处理•希尔伯特黄变换可以用于音频信号处理，通过提取信号的固有模态函数，可以分离出音频信号中的主要频率成分，从而实现去噪、降噪等处理。

•在图像处理中，希尔伯特黄变换可以用于边缘检测和纹理分析。

通过提取图像的固有模态函数，可以分离出图像中的纹理信息和边缘信息，从而实现图像增强和分割等操作。

应用二：地震学•地震学中的信号分析是一项重要的任务，希尔伯特黄变换可以用于地震信号的分析和处理。

通过将地震信号分解为固有模态函数，可以提取出地震信号中的地震波的时频特征，从而实现地震信号的分类和识别。

•希尔伯特黄变换还可以用于地震信号的时频谱分析，通过将地震信号分解为固有模态函数，并对每个分量进行傅里叶变换，可以得到地震信号的时频谱图，从而更好地理解地震信号的时频特性。

应用三：医学工程•在医学工程中，希尔伯特黄变换可以用于生物信号的分析和处理，如心电图（ECG）和脑电图（EEG）等。

通过将生物信号分解为固有模态函数，可以提取出信号中的重要特征，如心跳频率、脑电波的频率等，从而实现疾病的诊断和监测。

•希尔伯特黄变换还可以用于生物信号的时频谱分析，通过将生物信号分解为固有模态函数，并对每个分量进行傅里叶变换，可以得到信号的时频谱图，从而更好地分析信号的时频特性。

应用四：金融市场•在金融市场中，希尔伯特黄变换可以用于股票价格的分析和预测。

通过将股票价格分解为固有模态函数，可以提取出股票价格的趋势和周期成分，从而更好地预测股票价格的走势。

基于Hilbert-Huang变换的机电设备故障诊断综述

关键词：故障诊断；ｉｅｔｕｎｒｓｒｔｎ时频分析Ｈｌｒ—ＨａｇＴａｆｍａｏ；ｂｎｏｉ中图分类号：ＩＴＭＯ文献标识码：Ｂ文章编号：０５２９（０７０．ｏ２ｏ１０．７８２０）５ｏ２．３
机电设备运行中如冲击、裂纹、断裂、喘振等在故障发生或发展时将导致非稳态信号的出现，当转子系统发生碰摩、裂纹、基础松动等故障以及上述故
析方法在机电系统故障诊断中的意义，针对非稳态、非线性动态故障信号的特点，指出ＨＴ用于故障诊断Ｈ的优越性，介绍了ＨＴ的基本原理，Ｈ在此基础上，论述了ＨＴ在国内外故障诊断领域中的研究应用情况，Ｈ表明ＨＴ正在成为机械故障诊断的重要信号处理方法。Ｈ
（＝∑ｃ＋￡）ｉ
（）４
对分解后的本征模函数进行希尔伯特变换得到时频
收稿日期：０６１－６２０－２２
以上所用的方法就称为经验模态分解（ＭＤ）Ｅ。
作者简介：刘
２２
强（９３一）男，１６，山西大同人，高级工程师，从事采煤设备的研发管理工作。
维普资讯
总第９期１
基于Ｈｌｅｔｕｎｉｒ—Ｈａｇ变换的ｂ机电设备故障诊断综述
刘强
（煤炭科学研究总院太原分院，山西太原０００３０６）摘要：对新型的Ｈｌｅｔｕｎｒｓｒｔｎ简称ＨＨ）ｉｒ—ＨａｇＴａｆｍａｏ（ｂｎｏｉＴ信号处理方法进行了综述，简单论述了时频分

基于HHT的电能质量信号检测分析

ａｐｐｌｙｆｏｒｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｐｏｗｅｒｑｕａｌｉｔｙｓｉｇｎａ１．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＨｉｌｂｅｎＨｕａｎｇＴｒａｎｓｆｏｒｍ；ｖｏｌｔａｇｅｄｉｐ；￣ｅｑｕｅｎｃｙｏｓｃｉｌｌａｔｉｏｎ；ｖｏｌｔａｇｅｌｕｆｃｔｕａｔｉｏｎ；￣ｅｑｕｅｎｅｙｄｅｖｉａｔｉｏｎ；ｍｕｌｔｉ — ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓｉｇｎａｌ；ｈａｒｍｏｎｉｃ
关键词：希尔伯特黄变换；电压暂降；低频振荡；电压波动；频率偏差；多扰动信号；谐波中图分类号：ＴＭ７１２文献标志码：Ａ文章编号：１６７３ — ７５９８（２０１４）０２ — ００５１ — ０４
ＰｏｗｅｒＱｕａｌｉｔｙＳｉｇｎａｌＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｎａｌｙｓｉｓＢａｓｅｄｏｎＨＨＴ
要：大量的非线性负载会造成电能质量“ 污染” ，使电能信号复杂多样。针对复杂电能信号采用希尔伯特黄变
换（ＨＨＴ）进行检测分析。介绍了ＨＨＴ原理，应用ＨＨＴ对几种最为常见、重要的电能质量扰动及复杂电能质量扰动
进行仿真分析。分析表明此方法能精确检测出电压幅值、频率及扰动的起止时刻，适用于分析电能质量信号。
ｄｅｔｅｃｔａｎｄａｎａｌｙｚｅｔｈｅｃｏｍｍｏｎａｎｄｉｍｐｏｒｔａｎｔｐｏｗｅｒｑｕａｌｉｔｙｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓａｎｄｓｅｖｅｒａｌｃｏｍｐｌｅｘｐｏｗｅｒｑｕａｌｉｔｙｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓ．Ｔｈｅ

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。

一种基于希尔伯特-黄变换的磁异常多特征信息提取方法[发明专利]

专利名称：一种基于希尔伯特-黄变换的磁异常多特征信息提取方法
专利类型：发明专利
发明人：樊黎明,王惠刚,赵维娜,胡浩,刘建国,孙伟涛
申请号：CN202110059506.X
申请日：20210118
公开号：CN112651385A
公开日：
20210413
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种基于希尔伯特‑黄变换的磁异常多特征信息提取方法。

利用希尔伯特‑黄变换HHT处理非线性、非平稳的磁异常信号，通过对信号进行经验模式分解和希尔伯特频谱分析，提取基于瞬时能量密度和边际谱的磁异常多特征信息，为基于机器学习框架的磁异常探测提供有效的特性信息选择。

本发明能够通过对信号的希尔伯特‑黄变换处理，获得磁异常信号在时频域内的多特征信息，丰富了磁异常探测中的特征信息选择。

在基于机器学习框架的磁异常探测方法中，磁异常信号的时频域多特征信息助于提升低信噪比下磁性目标的探测能力，降低目标探测的虚警概率。

申请人：西北工业大学青岛研究院,西北工业大学
地址：266200 山东省青岛市即墨区青岛蓝谷创业中心二期4号楼
国籍：CN
代理机构：西北工业大学专利中心
代理人：刘新琼
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希尔伯特黄变换法

希尔伯特黄变换法
希尔伯特黄变换法是一种信号处理方法，用于将时域信号转换为频域信号。

它是通过对时域信号进行卷积和解卷积操作，得到频域信号的方法。

该方法在信号分析、滤波、压缩等领域有着广泛的应用。

具体来说，希尔伯特黄变换法的步骤如下：
1. 将时域信号进行傅里叶变换，得到频域信号。

2. 对频域信号进行一定的处理，使其具有对称性。

这一步处理可以采用希尔伯特变换或者黄变换。

3. 对处理后的频域信号进行反傅里叶变换，得到时域信号的希尔伯特变换。

希尔伯特变换和黄变换是两种常用的对称性处理方法。

希尔伯特变换是对信号进行一次卷积，得到一个对称的信号；黄变换则是对信号进行两次卷积，得到一个反对称的信号。

两种方法都可以用于希尔伯特黄变换法中。

希尔伯特黄变换法可以用于提取信号中的特定频率成分，从而实现信号滤波。

此外，它还可以用于信号的压缩和降噪等应用。

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分布。
关键词：希尔波特一黄变换（Ｔ、小波分析、Ｗｉｅ— ｉｅＨＨ）ｇｒｌ分布ｎＶｌ
ＩｐｌｅＲａｉｇａｔｃｉｎｂｓｄｏｌｅｔＨｕｎａｓｏｒｍｕｓｄｏＳｉｎｌＤｅｅｔａｅｎＨｉｒ— ａｇＴｒｎｆｍｏｂ
Ａｓｒｃ：Ｉｐｌａｉ（ＲｓｎｌａｅｐｏｅｔｏａｓｎａｄｌｗｐｏａｉｔｏｔｒｅｔＬＩ。ＴｅＨｉｅ — ｕｎｂｔｔｍｕｓｒｄＩ）ｉａｈｓｔｒｒｆｒｎｉｔｎｏｒｂｂｌｙｆｎｅｃｐ（Ｐ）ｈｌｒＨａｇａｅｏｇｈｐｙｔｅｉｉｂｔＴａｓｒＨＨ）ｍｅｏｓｓｕｅｘｒｔｈｅｋｉｕｓｄｏｓｎｌｒｍｉｔｆｒｎａａｄｎｉｎｉｎｅｔｎｔｉｐｐｒｈｒｆｍ（Ｔｎｏｔｄｓｄｔｅｔｃｔｅｗａｌｒｉｉａｆｅｅｅｔｎｏｓｅｖｒｍｎｓａｅ．Ｔｅｈｉｏａｍｐｅａｇｏｎｒｉｌｙ号处理
ＳＧＮＲＯＣＳＩＧＩＡＬＰＥＳＮ
Ｖｏ．２Ｎｏ４１２．．Ａｕ．０６ｇ２０
２００６年８月
基于希尔波特一黄变换的冲击无线电信号检测
ｉｓａｔｎｏｓｆｑｅｃｐｃｒｍｆｔｅｉｕｓａｉｉｎｓｒｐｅｅｔｄｂｎｔｎａｅｕｒｕｎｙｓｅｔｅｕｏｍｐｌｅｒｄｏｓｇａｉｅｒｓｎｅｙＨＨＴ，ａｄｗｉｈｉａｉｒｔｔｄｌｙｃｍｐｒｄｗｔｈｌｎｈｃｓｃｌａｅｉｆｅｉｏａｅｉｂｓｉｔｈ
希尔波特一黄变换（ｉｅ — ｕｎｒｓｒ，Ｈ）ＨｌｒＨａｇＴａｆｍＨＴ由美ｂｔｎｏ
ｉｂｔｒｔａｖｌｔａａｙｉｎＶＤｓｎｎＩｉｎｅｅｔｎｗｉｈＮＲｓ一０Ｂ．ｓｅｔｈｎｗａｅｅｎｌｓｓａｄＷｅｕｉｇｉＲｓａｄｔｃｉｈｌｔｅＳｇｌｏｅｉ１ｄ
ｔｅｂｓｅｉｉｇｍｔｏｓｔｅｗｖｌｔｎｙｉａｄＷｉｅ—ｉｅｄｓｂｔｎＷＶ．ｉｌｉｓａｅｄｍｏｓａｅｈｔＴｍｔｏｓｈｅｔｘｔｅｈｄ，ａｅａｓｎｇｒｌｉｒｕｉ（Ｄ）ＳｍｕｔｎｖｅｎｔｔｄｔａＨＨｅｈｄｓｎｈｅａｌｓｎＶｌｔｉｏａｏｈｒ
Ｋｅｙｗｏｒｓ：ＨＨＴ；ａｅｅｎｌｓｓＷＶＤｄＷｖｌｔａａｙｉ；
ｌ引言
宽带信号，主要用于超宽带通信（位）统和冲击雷达系定系统。通常，冲击无线电信号射频带宽可达１ＨｚＧ以上，脉冲宽度为纳秒量级，冲击信号常常隐蔽在环境噪声和其它信号中，难以检测，是低截获（检测）概率（Ｐ／信号。如何ＬＩＤ）有效截获冲击无线电信号是电子战领域迫切考虑的问题。以傅立叶变换为核心的传统频谱方法虽然在平稳信号特征提取中发挥了重要作用，但对于非平稳信号，傅立叶变换只能分别给出信号在时域或频域的统计结果，无法兼顾信号在时域和频域的全貌和局部特征。因此，对于非平稳信号而言，往往采用小波、Ｗｉｅ－ｉｅ等时频分析方法。ｇｒｌｎＶｌ小波变换需要构造基函数，基函数选择给算法带来了困难，同时小波基受到测不准原理的限制，无法在时域和频域上同时为紧支区间，易造成能量泄漏［］２。ＷｉｅＶｌｇｒｉｅ分布具ｎ．ｌ有较好的时频聚焦特性，但对于多分量信号，交叉项会产生 “ 虚假信号 ” ３。［］
王明阳柳征周一宇
（国防科技大学电子科学与工程学院，湖南长沙４０７）１０３摘要：冲击无线电信号具有低截获、瞬态特性。本文提出采用希尔波特一黄变换（Ｔ方法从干扰和噪声中提取微ＨＨ）
弱的冲击无线电信号。通过ＨＴ可以得到冲击无线电信号的时频谱，并与传统的小波时频谱和Ｗｉｅ— ｌＨｇｒｌｎＶｉｅ分布进行了比较。仿真表明：在信噪比低达一１ｄ０Ｂ的情况下进行冲击无线电信号检测，ＨＨＴ方法优于传统的小波分析和Ｗｉｅ－ｉｅｇｒｌｎＶｌ
ＷａｇＭｉｇａＬｉｅｇＺｈｕＹｉｕｎｎｙｎｇｕＺｈｎｏｙ
（ｃｏｌｆｌｃｏｉＳｉｎｅａｄＥｇｅｒｇＮａｏａＵｉｅｉｆＤｆｓｅｈｏｇ，ｈｎｓａ１０３ＣｉａＳｈｏｏｅｔｎｃｃｅｃｎｎｉｅｎ，ｔｎｌｎｖｒｔｏｅｅｅＴｃｎｌｙＣａｇｈ０７，ｈｎ）Ｅｒｎｉｉｓｙｎｏ４