希尔伯特-黄变换与小波变换在故障特征提取中的对比研究
希尔伯特黄变换理论和应用的研究的开题报告
希尔伯特黄变换理论和应用的研究的开题报告标题：希尔伯特黄变换理论及其在信号处理中的应用研究一、选题背景希尔伯特黄变换（HHT，Hilbert-Huang Transform），是由黄钺教授于1998年提出的一种全新的自适应数据分析方法，自提出以来便在诸多领域中产生了广泛的应用。
该方法是将信号反复进行分解和重构，可有效提取出信号的局部特征，具有一定的非线性和非平稳特性处理能力。
随着现代科技的发展，大量信号数据需要被处理和分析，如机组运行状态监测、卫星信号处理、生物医学信号处理以及金融数据分析等，这些数据表现出一定的非势平特性和非线性特性，因此需要运用新的数据处理方法。
而希尔伯特黄变换作为一种新型方法，具有极高的研究价值和应用前景。
二、主要研究内容1. 希尔伯特黄变换的基本概念及理论原理的探究。
包括HHT的基本原理和框架，经验模态分解（EMD）算法等。
2. 希尔伯特黄变换在不同信号分析领域中的应用。
包括如何利用HHT分析不同类型的信号数据，如何分离信号中的各个分量等。
3. 基于HHT的精细信号处理算法，包括去噪、特征提取、预测等处理方法。
三、研究意义1. 对于一些传统方法困难的非线性、非平稳问题的解释解决；2. 开辟了新的数据处理思路，为未来数据处理方法的发展提供了新的方向；3. 可以广泛地应用于多种领域的数据分析与处理。
四、研究方法本研究采用HHT特点结合应用实例的方法，基于MATLAB平台，通过实际数据的处理分析，探索HHT在不同领域中的具体应用方法，进一步深入了解和研究HHT方法的适应性和有效性。
五、预期成果通过对HHT分析理论的深入理解和对多种实际数据的分析，揭示了HHT分析方法的适用性和优越性，并结合信号分析领域中的应用实例。
为在信号分析领域中进行更深入的研究、探索HHT分析在信号分析领域中的适用性和可行性，具有一定的参考价值。
航空发动机涡轮叶片裂纹检测信号特征提取
航空发动机涡轮叶片裂纹检测信号特征提取于霞;张卫民;邱忠超;陈国龙;赵敦慧【摘要】航空发动机涡轮叶片是高精密重要器件,其表面微裂纹检测属于不规则曲面检测的一种,是无损检测领域研究的热点和难点.考虑到涡流检测的特有优势,设计了一种不同于传统方式的简单实用且有效的差激励涡流探头,实现对涡轮叶片预制微裂纹的识别.由于叶片表面为曲率变化的弧面,检测过程难免会发生提离,因此获得的检测信号中包含噪声和多个奇异点等多种干扰因素.为保证缺陷位置重要信息不丢失,采用镜像延拓经验模态分解(EMD)重构与小波奇异性检测相结合的方法对得到的微裂纹信号进行处理,滤除了非裂纹位置的多处畸变点影响,有效准确地实现了叶片微裂纹位置的判定.实验结果表明,该方法可以有效降低检测信号的噪声和干扰,准确提取裂纹信号特征信息,对飞机涡轮叶片类零件微缺陷的早期检测和完整有效性评估具有一定的借鉴意义.【期刊名称】《兵工学报》【年(卷),期】2014(035)008【总页数】8页(P1267-1274)【关键词】航空、航天系统工程;航空发动机涡轮叶片;微裂纹;镜像延拓经验模态分解;小波奇异性【作者】于霞;张卫民;邱忠超;陈国龙;赵敦慧【作者单位】北京理工大学机械与车辆学院,北京100081;北京理工大学机械与车辆学院,北京100081;北京理工大学机械与车辆学院,北京100081;北京理工大学机械与车辆学院,北京100081;中国兵器工业导航与控制技术研究所,北京100089【正文语种】中文【中图分类】TG115.28叶片作为航空发动机核心零件,其可靠性直接影响到发动机的利用率、经济效益以及飞机的飞行安全。
如何应用先进无损检测方法有效快速及准确地检测叶片类曲面零件的缺陷是国内外专家学者共同关注和研究的问题。
综合考虑目前飞机叶片表面常用的无损检测方法及当前的一些研究成果,发现其中涡流检测对金属表面微裂纹的识别具有突出的优势。
为了获取准确的特征信息以提高涡流检测技术对裂纹缺陷的检测能力,设计了一种新型3线圈相互平行的差激励涡流检测探头,其中两侧相互平行的线圈为激励线圈,中间为用于测量一维磁场的感应线圈。
高压输电线路行波故障测距技术应用论文
高压输电线路行波故障测距技术及应用探究摘要：高压输电线路是电力系统的重要组成部分。
快速、准确地故障测距，可以及时发现绝缘隐患，及早采取防范措施，提高运行的可靠性并减少因停电而造成的巨大综合损失。
进一步研究输电线路的行波故障测距，对于提升故障测距的精度，保证电网稳定运行仍具有重要意义。
关键词：输电线路行波故障测距高压输电线路的准确故障测距是从技术上保证电网安全、稳定和经济运行的重要措施之一，具有巨大的社会和经济效益。
输电线路行波故障测距与传统的工频量测距方式相比具有明显的优势，但同时由于受一些干扰因素影响，导致目前的行波故障测距仍存在诸多问题。
为了及时发现绝缘隐患，采取防范措施，保障电力系统运行的可靠性，就必须寻找一种快速、准确的故障测距方法，及时找到高压输电线路的故障点。
1.行波法故障测距的原理及分类近年来，全国电网逐渐升级换代，变电站容量不断增大，作为各变电站间能量传输的通道，高压输电线路在电力系统中地位显得越来越重要，高压输电线路的可靠性相对整个电网的安全运行也具有越来越重要的作用。
随着电压等级从超高压到特高压不断发展，电力系统对电网安全运行的要求越来越高，输电线路发生故障后的影响也将会越来越大，对线路修复的准确性和快速性也提出了更高的要求。
准确快速的故障测距可有效帮助修复线路，保证线路可靠供电，从而保证整个电网的安全稳定运行，最大程度降低线路故障对整个电力系统造成的威胁，以及对国民经济和人民生活带来的综合损失。
行波即线路中传播的电磁波。
当输电线路发生故障时，故障点处会产生从基频到很高频率的暂态行波，暂态行波沿输电线向两端传播，在线路末端母线、故障点等波阻抗不连续的点处会发生反射和折射。
经过反射和折射行波的极性会发生改变，频率会发生突变，根据这些变化量可以测量出行波到达这些点的时刻。
利用线路长度，行波到达测量点的时刻以及行波传播的速度可以计算出故障点所在的位置。
按照检测行波的方式，将行波测距法分为四类，a型、b型、c型和d型。
基于希尔伯特-黄变换的行波波头识别算法研究
ｈ ｅ ａ ｄ ， ｗ ｅ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｓ ａ ｋ ｉ ｎ ｄ ｏ ｆ Ｈ ｉ ｌ ｂ ｅ ｒ ｔ —ｈ ｕ ａ ｎ ｇ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｔ ｈ ａ ｔ ｉ ｓ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｔ ｏ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ￣ｔ ｒ ａ ｖ ｅ ｌ ｉ ｎ ｇ ｗ ａ ｖ ｅ － ｈ ｅ ａ ｄ ．
３ 希尔伯 特 一黄变换 算法
希尔伯特黄变换 由两部分组 成 ， 一是经验模态分解 ， 简称
Ｅ ＭＤ， 一是 Ｈ ｉ ｌ ｂ ｅ ｒ ｔ 变换。
由Ｅ ＭＤ被分解 的信 号 由许多 的本 征模态 函数 （ Ｉ ＭＦ ） 构 成， 要想成为本征模态 函数要满足两个条件 ： 一是在整个数据
长度中 ，极值点和过零点的数 目必须相等或至多相差一个 ，
条插值法 画出上下包 络线 ， 计算 包络线 的均值 ｍ（ ｔ ） ， 并 且 同 时得到新数据 ｈ （ ｔ ） ＝ ｓ （ ｔ ） 一 ｍ（ ｔ ） 。当得到的信号不满 足上 述的 Ｉ Ｍ Ｆ的条件时重新画出上线包络线 ， 知道满足条件 。 将满足条 件的 ｈ （ ｔ ） 记为 ｃ （ ｔ ） ， 将剩下的信号称为残余信号记 为 ｒ （ ｔ ） 。当
及时找到故障点 ， 以减小人力和财力 的损失 。
１ 行 波 测距装 置
文章采用的是行波测距法 中的主动式 Ｃ型法 ，它的原理
图如 图 １ 所述 。
号是否合适的重要标准 。 本文适用 的是一种具有适用非线性 ， 非平稳信号并且有 自适应分解信号 的算法 一希 尔伯 特黄变换
算法 。
Ｈｉ ｌ ｂｅ ｒ ｔ ｈ ｕ ａ ｎ ｇ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍ
【国家自然科学基金】_hilbert-huang 变换_期刊发文热词逐年推荐_20140801
推荐指数 18 4 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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微电极记录 形态学 年最大洪峰流量规律 帕金森病 希尔伯特黄变换 希尔伯特-黄变换 山岭隧道 小波变换 多时间尺度分析 多分辨分析 声发射检测 地震动力响应 图像融合 固有模态函数 固有模态信号 周期 台风"韦帕" 区域融合规则 区域分割 动力特性 冲击响应 内在模式分解 全波形分析 光学信号处理 信息光学 信号处理 二进小波系数提取 二维经验模态分解(bemd) 事件相关 串联补偿电容 p300 k-近邻 hilbert谱瞬时频率变异系数 hilbert能量谱 hilbert-huang变换(hht) hht变换 c-均值算法 a/d转换器
科研热词 推荐指数 hilbert-huang变换 13 经验模态分解 7 时频分析 5 希尔伯特-黄变换 5 非平稳信号 3 经验模式分解 3 固有模态函数 3 hilbert-huang变换(hht) 3 故障诊断 2 支持向量机 2 异步电动机 2 齿轮箱 1 齿轮 1 马尔科夫模型 1 风洞试验 1 频率控制算法 1 非线性非平稳信号处理 1 雅鲁藏布江 1 降采样 1 阵列声波 1 阈值消噪 1 镜像闭合端点延拓 1 遗传算法(ga) 1 运行模式 1 运动想象 1 输电塔 1 距离保护 1 谱减法 1 语音增强 1 表面肌电信号 1 虚拟激励法 1 荷载识别 1 航空发动机 1 自适应分解 1 脑机接口 1 能量分布评估 1 能量 1 背景噪声滤除 1 筛选过程 1 端点效应 1 突变理论 1 穿墙雷达 1 瞬时频率 1 盲分离 1 目标检测 1 盒维数 1 白噪声统计特性 1 电磁辐射测量 1 生物信息论与生物控制论 1 特殊长周期地震动 1 特征提取 1 爆破震动 1
基于独立分量分析与希尔伯特-黄变换的轴承故障特征提取
调制 干扰分 量而失效 。提 出了基于 Ｈ Ｔ和独立分量分析 （Ｃ 的滚动轴承诊断新方 法 。该方 法首先利用 经验模式分解 Ｈ ＩＡ） （ ＭＤ） Ｅ 将滚 动轴承振动信号分解成若干平稳 的本征模式 函数 Ｉ ＭＦ分量 ， 通过提取若干包含 主要信息 的 Ｉ ＭＦ分量 ， 应用带
通滤波 器和 Ｈ ｌｅ 变换获取 Ｉ ｉ ｒ ｂｔ ＭＦ分量的高频包络波形 ， 再应用 ＩＡ分离包络波形并进行频谱分 析 ， 而判断滚动轴承 的 Ｃ 进
（ ｏ ｅｅｏ Ｍｅｈｎｃｌ ｎ ｌｃ ｃｌ ｎｉｅｒ ｇ Ｋ ｎ ｎ ｎ ｅｓｙｏ ｃｅｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ ， ｕ ｍｎ ５０ ３ ｈｎ ） Ｃ ｌ ｇ ｆ ｃａ ｉ ｄＥｅｔ ａ Ｅ ｇ ｅ ｎ ， ｕｍｉｇＵ ｉ ｒｉ ｆ ｉｎｅａｄＴ ｃ ｎｌ ｙ Ｋ ｎ ｉ ６ ０９ ，Ｃ ｉａ ｌ ａａ ｉ ｒ ｎ ｉ ｖ ｔ Ｓ ｏ ｇ
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希尔伯特_黄变换理论及其分辨率的研究.kdh
希尔伯特———黄变换理论及其分辨率的研究Hilbert—Huang Transform and the Research of its Distinguishability周增建1，王海1，周渭1，钱时祥2，江炜宁2（1西安电子科技大学，陕西西安710071；2电子测试技术国家重点试验室，山东，青岛266555）Zhou Zeng-jian1，Wang Hai1，Zhou Wei1，Qian Shi-xiang2，J iang Wei-ning2(1.Xidian university Shanxi Xi'an710071；2.National Key Lab For Electronic M easurement Technology,Shandong Qingdao266555）摘要：1998年，Norden E.huang等人提出了一种新的非平稳信号的时频分析方法Hilbert-Huang变换,它以瞬时频率为基本量，以固有模态信号为基本信号，与以往的时频分析方法相比有明显的区别，文章主要比较Hilber-Huangt和其他时频分析方法区别，论述了Hilbert-Huang变换的一些优势及其在分辨率上的改善问题。
关键词：Hilbert变换；EMD分解；分辨率中图分类号：O177.1文献标识码：A文章编号：1003-0107（2009）02-0003-04Abstract:Hilbert-Huang Transform,which was develped by Norden E Huang of NASA in1998,is a new method of Time-frequency analysis.It takes instantaneous frequency as basic element and takes empirical mode decomposition as basic signal,which has obvious differences withthe old methods of time-frequency analysis.The major of this paper,Compared the differences between Hilbert and old methods of analysis,dis-cussThe advantages of Hilbert-Huang and the improvement in its distin-guishability.Key words:Hilbert-Huang tansform；EMD；distinguishabilityCLC number:O177.1Document code:A Artecle ID:1003-0107（2009）02-0003-041引言傅立叶变换在传统信号分析与处理的历史上发挥了重要作用,但由于它是一种全局变换,并不具备时间和频率的“定位”功能,因此只适合分析和处理平稳信号。
希尔伯特黄变换获取时频谱, python
希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform, HHT)是一种非线性、非平稳信号分析方法，能够有效地获取信号的时频谱信息。
在信号处理和振动分析领域，HHT被广泛应用于信号的时间-频率特征提取、故障诊断、模式识别等方面。
而Python作为一种功能强大的编程语言，为HHT的实现提供了便利条件。
下面将介绍希尔伯特黄变换的基本原理及其在Python中的实现。
1. 希尔伯特变换希尔伯特变换是对信号进行解析的一种数学方法，其核心是通过与原始信号相关的虚部信号来构建解析信号。
希尔伯特变换可以将实部信号与虚部信号相互转换，从而实现对信号的时域和频域分析。
希尔伯特变换的数学表示如下：\[H(x(t)) = P \left( \frac{1}{\pi t} \right) \ V \int_{-\infty}^{\infty} \frac{x(\tau)}{t-\tau} d\tau \]其中，\(x(t)\)为原始信号，\[H(x(t))\]为对应的希尔伯特变换，\(P\)表示柯西主值，\(V\)表示广义积分。
在时频分析中，希尔伯特变换可以用于提取信号的振幅和相位信息，从而实现时域和频域特征的全面分析。
2. 黄变换黄变换是由我国科学家黄次寅于1998年提出的一种基于希尔伯特变换的信号分析方法。
与传统的傅立叶变换和小波变换相比，黄变换更适用于非线性和非平稳信号的分析。
黄变换包括两个核心步骤：经验模态分解(EMD)和希尔伯特谱分析。
EMD是将复杂信号分解成若干个本征模态函数(EMD)，而希尔伯特谱分析是在每个本征模态函数上进行希尔伯特变换，从而获取每个本征模态函数的时频特征。
3. 希尔伯特黄变换希尔伯特黄变换是将希尔伯特变换与黄变换相结合的一种信号分析方法。
希尔伯特黄变换主要包括以下步骤：1) 对原始信号进行EMD分解，得到若干个本征模态函数；2) 对每个本征模态函数进行希尔伯特变换，得到每个本征模态函数的时频谱信息；3) 将每个本征模态函数的时频谱信息相加，得到原始信号的时频谱分布。