基于HHT理论的非平稳信号研究与应用
【学位单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2019
【中图分类】:TK428;TN911.7
【部分图文】:
1 1 1 11 1 12 0 00 00 0 20 0 0 2n n n nn n nM dM dM dμ λμ λμ = ,可以直接得到其端点方程0 0 n nM f M f′′ ′′= = 0 0 2 , 2n nd f d f′′ ′′= = , 这样也可以得到如式(2 ( 0,1, , )jM j = n的线性方程组,并且为三对的弯矩。由于线性方程组(2-13)中元素j λ μ可知它的系数矩阵是严格得对角占优矩阵,到的结果代入(2-5)可以得到三次样条插值任意选取矩阵X=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9], y =随机产生得到的 0 和 1 之间的任意数字,然后对得到的插值结果如下。
1 1e z eN ≤ N ≤ N+2)函数在任意时刻t,由局部极大值定义的包络线maxf (t )和局部极小值定in (t )的均值为零,即max min( )+ ( )02f t f t=件(1)和传统高斯正态过程中的窄带求解要求相似。在条件(2)中,H信号全局性的要求变为对信号局域性的要求,这样可以防止波形不对称导。另外条件(2)在理想情况下应该是信号的局部均值为零,为了计算局决如何定义局部时间的问题。因此利用局部极值定义的上下包络来近似、的方法使得 IMF 能够满足局部对称的要求。结果表明 Huang 的这种逼近果与信号本身的物理意义一致。 IMF 的两个相邻零点之间,只有一个极值点即它只包含一个基本振荡模式杂形式的叠加波。因此 IMF 能够反映信号本身具有的局部波动属性。下图IMF。
图 2.7 正弦叠加信号(a)及其瞬时频率(b)分解对非稳态信号的分解有着与生俱来的优势,在对复杂信号分的自适应性。通过 EMD 分解得到的 IMFs,能够反映出信号 x (t 一步对信号 x (t )进行 Hilbert 谱分析就会知道能量在时间域和频此 EMD 方法被广泛应用于各研究领域。但是与成熟的小波分析然处于发展之中,还有许多方面需要改进和完善。小结行的工作如下:平稳信号的特点,介绍传统信号分析方法中的 Fourier 变换和小了 HHT 算法中所用到的三次样条插值方法和 BP 神经网络基本函数的建立,然后具体阐述了三次样条插值函数。对于 BP 神经及其算法基本原理。HHT 方法中的基本概念和经验模态分解做了详细介绍,本章主
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本文编号:2888309
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