检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：刘复秋宣长春工业大学

学位级别：硕士

旋转机械是现代工业中应用最广泛且容易发生故障的设备,对旋转机械状态监测和故障诊断来确保设备正常运行、早期故障的预警和排除有重要意义。转子是旋转机械中的重要部件,振动信号大多是非线性、非平稳信号。因此,如何从转子振动信号... 详细信息

旋转机械是现代工业中应用最广泛且容易发生故障的设备,对旋转机械状态监测和故障诊断来确保设备正常运行、早期故障的预警和排除有重要意义。转子是旋转机械中的重要部件,振动信号大多是非线性、非平稳信号。因此,如何从转子振动信号中提取有效的故障特征并进行模式识别与分类尤为重要。本文将希尔伯特-黄变换方法(HHT)引入到旋转机械故障诊断中,HHT所包含的经验模态分解方法(EMD)和改进的集合经验模态分解方法(EEMD)非常适合处理机械振动信号,而被广泛应用到机械故障诊断领域,并取得了很好的成果,但仍存在着像模态混叠、分解迭代次数高、效率低等问题。针对上述问题,本文首先搭建了转子动力学实验台,进行了三种故障的模拟和信号采集分析,采用了基于自适应白噪声完备经验模态分解方法(CEEMDAN),并利用仿真和转子振动信号,对CEEMDAN方法与EEMD方法进行了对比分析,CEEMDAN的重构误差小,迭代次数也大大降低,证实了CEEMDAN方法的优越性。其次,针对虚假分量问题,采用了基于相关系数虚假分量判别法和指标能量法,对仿真和故障信号分析结果表明,该方法能够有效筛选出正确分量。最后,在机械故障诊断中的应用中,把CEEMDAN方法与其它数学方法相结合,形成了基于CEEMDAN的机械故障诊断方法。其中,在奇异值熵的基础上,提出了基于CEEMDAN奇异值熵和支持向量机相结合的方法;在模糊熵的基础上,提出了基于CEEMDAN模糊熵和马氏距离相结合的方法。实验数据表明,两种方法均有效实现对故障特征信号的提取与模式的分类。

关键词：转子系统希尔伯特-黄变换自适应白噪声完备经验模态分解特征提取故障诊断

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基于希尔伯特-黄变换的低信噪比语音端点检测

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吉林大学学报（工学版） 2011年第3期41卷 844-848页

作者：刘柏森卢志茂申丽然金辉哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001 黑龙江工程学院电子工程系哈尔滨150050

应用希尔伯特-黄变换完成了一种低信噪比条件下的语言信号端点检测。该方法通过分析纯净语音信号与低信噪比下语音信号的固有模态函数及希尔伯特谱,找出固有模态函数中语音信号能量集中的分量,分析其希尔伯特谱,自适应地选取阈值进行语... 详细信息

应用希尔伯特-黄变换完成了一种低信噪比条件下的语言信号端点检测。该方法通过分析纯净语音信号与低信噪比下语音信号的固有模态函数及希尔伯特谱,找出固有模态函数中语音信号能量集中的分量,分析其希尔伯特谱,自适应地选取阈值进行语音段与非语音段的检测。通过对比实验表明了该方法在低信噪比下能有效地检测出语音信号。

关键词：信息处理技术希尔伯特-黄变换经验模态分解语音检测

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希尔伯特—黄变换在语音增强中的应用研究

希尔伯特—黄变换在语音增强中的应用研究

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作者：韦永梅安徽大学

学位级别：硕士

语音信号是很普遍很重要的一种信号形式。实际的语音信号因为各种背景噪声和环境噪声的干扰变得很微弱。语音增强是抑制噪声重要手段,必须采用信号处理方法进行语音信号增强,以抑制背景噪声,提高语音通信质量和语音的清晰度,改善系统性... 详细信息

语音信号是很普遍很重要的一种信号形式。实际的语音信号因为各种背景噪声和环境噪声的干扰变得很微弱。语音增强是抑制噪声重要手段,必须采用信号处理方法进行语音信号增强,以抑制背景噪声,提高语音通信质量和语音的清晰度,改善系统性能。因此,在实际的不同背景噪声情况下,研究语音信号增强技术有非常重要的意义。傅立叶变换Fourier Transform分析是最早采用频域分析的信号分析理论,是针对线性平稳信号分析非常有效的方法。但傅立叶频率f是一个与时间无关的全局量。语音信号是典型的非平稳信号,具有很强的时变特性。基于经验模态分解(Empirical Mode Eecomposition,简称EMD)的希尔伯特—黄(Hilberr-Huang)时频分析法具有自适应、多尺度特性,特别适合分析非平稳非线性信号。本文主要利用经验模态分解方法将含噪语音信号分解成一组相互独立的固有模态函数分量；利用傅立叶分析方法对各固有模态函数进行频谱分析；利用希尔伯特变换构造的解析信号来研究信号的瞬时特性；根据语音信号与噪声频谱特征的不同,实现对语音信号的去噪,提出了基于HHT的语音信号增强的新算法。 1阐述了傅立叶变换、时频分析方法和希尔伯特变换的原理,并利用傅立叶变换及其性质,讨论了希尔伯特变换和解析信号的频谱特点及其在信号分析中的应用。 2详细阐述了基于经验模态分解的希尔伯特-黄变换的原理和算法,讨论了经验模态分解方法,并实现了实验仿真。 3根据语音信号与噪声信号的在各阶本征模态函数中的分布及希尔伯特-黄变换谱特征和能量的不同,提出了基于EMD语音信号增强的新算法。提出了基于希尔伯特-黄变换方法和谱减法的语音信号增强方法以及小波阈值法的语音信号增强算法,仿真结果显示了HH方法的优越性。

关键词：语音信号增强经验模态分解希尔伯特-黄变换瞬时频率解析信号谱减法

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希尔伯特—黄变换在脉象信号分析中的应用

希尔伯特—黄变换在脉象信号分析中的应用

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作者：曹汉重庆大学

学位级别：硕士

脉象信号,是人体最重要的生理信号之一,包括频率、节律、充盈度、通畅的情况、动势的和缓、波动的幅度等。脉象的形成,与脏腑气血关系密切。故不同的脉象可反映出脏腑气血的生理及病理变化。因此,可以采用现代信号处理的方法对健康正常... 详细信息

脉象信号,是人体最重要的生理信号之一,包括频率、节律、充盈度、通畅的情况、动势的和缓、波动的幅度等。脉象的形成,与脏腑气血关系密切。故不同的脉象可反映出脏腑气血的生理及病理变化。因此,可以采用现代信号处理的方法对健康正常人和海洛因吸毒者的脉象信号进行分析,进而找出反映两者显著差异的特征。本文将一种新型的、适用于非线性与非平稳数据处理的方法─希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform, HHT)引入到脉象信号处理当中,阐述了HHT的思想及其实现方法。通过HHT方法提取了健康正常人和海洛因吸毒者脉象信号的不同特征参数。特征提取是本论文的重点。本文提取了两类信号的3类特征。第一类是通过对Hilbert能量谱的统计分析,发现两类信号的谱能比存在差异,可以以此作为特征参数;第二类是对1例健康正常人和1例海洛因吸毒者的脉象信号经过EMD分解得到的IMF分量比较分析发现,最后一个IMF分量的幅值存在差异,以此作为一个特征参数;第三类是对两者的Hilbert边际谱分析,发现在3～5Hz频率区间内,吸毒者脉象信号存在明显的尖峰,占脉象信号的总能量比例较大。可以提取出此频率区间能量与总能量的能量比作为一个特征参数。在提取特征后,采用两种方法对这些特征参数进行了综合分析:方法一,选取3～5Hz频率区间内的能量比和0-5Hz频率区间内的谱能比这两个特征参数构成一个二维特征向量,对两类信号识别,总的识别成功率达到90%,得到了较满意的识别效果。方法二,选取最后一个IMF分量的幅值与3～5Hz区间内的能量比这两个特征参数构成一个二维特征向量,对两类信号分类识别,总的识别成功率达到90%,同样能得到了较满意的识别效果。本文的最后,在对脉象信号进行特征提取的基础上,对15例健康正常人和15例海洛因吸毒者脉象信号提取的特征向量利用支持向量机网络进行了模式识别。经过实验证明,不论采用方法一还是方法二中的特征向量对两类脉象信号进行分类,都能达到很好的分类效果。因此表明HHT分析方法是脉象信号目标特征提取的有效方法。

关键词：脉象信号希尔伯特-黄变换特征提取模式识别支持向量机

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基于希尔伯特-黄变换的地铁整体道床局部脱空识别

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隧道建设（中英文） 2023年第5期43卷 754-760页

作者：魏纲章亦然蒋吉清丁亮董北北浙大城市学院城市基础设施智能化浙江省工程研究中心浙江杭州310015 浙大城市学院浙江省城市盾构隧道安全建造与智能养护重点实验室浙江杭州310015 浙江大学建筑工程学院浙江杭州310058

为探讨一种基于车轨实时振动的地铁整体道床局部脱空的快速检测方法,通过对脱空发生前后的车轨敏感振动信号进行希尔伯特-黄变换(HHT),从变换谱中提取信息帮助识别整体道床局部脱空长度及起点位置。研究结果表明:1)车体、转向架和道床... 详细信息

为探讨一种基于车轨实时振动的地铁整体道床局部脱空的快速检测方法,通过对脱空发生前后的车轨敏感振动信号进行希尔伯特-黄变换(HHT),从变换谱中提取信息帮助识别整体道床局部脱空长度及起点位置。研究结果表明:1)车体、转向架和道床的竖向加速度对地铁整体道床局部脱空最为敏感;2)对这3种竖向加速度进行HHT变换后发现,道床竖向加速度的HHT变换谱难以直接判断整体道床局部脱空,而车体竖向加速度和转向架竖向加速度的HHT变换谱在局部脱空区域具有显著变化,可根据HHT变换谱的能量值变化幅度定性判断整体道床的局部脱空长度;3)当列车行驶到脱空区域,车体竖向加速度和转向架竖向加速度的HHT频率谱线将出现显著波动,结合列车速度以及脱空情况下HHT变换谱频率曲线极小值所对应的时刻,可判断出整体道床局部脱空的起点位置。

关键词：盾构隧道车轨振动整体道床脱空识别希尔伯特-黄变换

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基于希尔伯特-黄变换的白细胞信号分析

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中国生物医学工程学报 2014年第1期31卷 57-62页

作者：张小飞陶凌邓娟龙伟南昌大学信息工程学院南昌330031

白细胞信号(WBS)具有脉冲形状多样和时频特性各异的特点,目前临床上用细胞信号脉冲计数的方法来分析WBS通常难以反映其所携带的丰富的生理和病理信息,并直接影响到细胞分类问题。针对这一问题,探索能自适应地分解非线性非平稳信号的希... 详细信息

白细胞信号(WBS)具有脉冲形状多样和时频特性各异的特点,目前临床上用细胞信号脉冲计数的方法来分析WBS通常难以反映其所携带的丰富的生理和病理信息,并直接影响到细胞分类问题。针对这一问题,探索能自适应地分解非线性非平稳信号的希尔伯特-黄变换算法在WBC时频分析和分类中的应用效果。通过对血细胞中的WBC进行HHT变换,获取WBC的本征模态函数(IMF)分量、分量的Hilbert边际谱以及信号Hilbert谱;利用瞬时频率、瞬时幅值等进行计算提取健康人与患者的WBS平均强度、谱质心以及能量贡献率等特征作对比分析,根据其时频特征分布规律构建用于分类实验的特征向量;采用支持向量机(SVM)分类器,对58名健康人和60名患者的白细胞实验样本进行分类实验。结果表明,该方法提取的健康人和患者的WBS分量谱质心分布、平均强度值以及能量贡献率具有较好的区分度,分类正确率到达了94.83%。HHT方法能有效提取WBS特征,可辅助临床WBS的处理和分析。

关键词：白细胞希尔伯特-黄变换特征提取分类识别

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基于希尔伯特-黄变换人步行状态髋关节角度信号的分析方法

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医用生物力学 2016年第6期31卷 513-519页

作者：张春新张文光马亚坤孙晓文上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室上海200240

目的提出一种基于希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)分析人步行状态髋关节角度信号的方法,并验证其可行性。方法首先,利用加速度传感器与陀螺仪组成的髋关节角度测量平台,测量健康人步行状态髋关节角度。其次,对此信号进行... 详细信息

目的提出一种基于希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)分析人步行状态髋关节角度信号的方法,并验证其可行性。方法首先,利用加速度传感器与陀螺仪组成的髋关节角度测量平台,测量健康人步行状态髋关节角度。其次,对此信号进行集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD),得到各本征模态函数(intrinsic mode functions,IMF),再对不同尺度的模态函数进行分析与组合。最后,对原信号进行Hilbert谱分析。结果得到反映运动模式的特征信号以及髋关节旋转轨迹所表示的步态特征。Hilbert谱显示出主运动模式内的波内频率调制现象与步频特征。结论此方法适用于步态疾病患者的康复与治疗,可以有效地将髋关节角度信号不同频率尺度的特征信号进行分解,实现中心修正与滤波,达到自适应分析患者步态信号的目的。

关键词：希尔伯特-黄变换髋关节角度本征模态函数旋转轨迹 Hilbert谱

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基于希尔伯特-黄变换方法的同轴粒子全息图中粒子轴向位置提取方法

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光子学报 2012年第6期41卷 737-743页

作者：赵晓娟岑裕庭郑楚君韩鹏华南师范大学物理与电信工程学院广州510006

在颗粒的数字全息中,传统方法应用数值再现反演计算得到颗粒的相关信息,其中再现的判焦过程中存在繁琐费时的缺点.本文提出了一种基于希尔伯特-黄变换方法的同轴粒子全息图分析方法.将粒子同轴全息图沿中心往外得到的单个粒子径向强度... 详细信息

在颗粒的数字全息中,传统方法应用数值再现反演计算得到颗粒的相关信息,其中再现的判焦过程中存在繁琐费时的缺点.本文提出了一种基于希尔伯特-黄变换方法的同轴粒子全息图分析方法.将粒子同轴全息图沿中心往外得到的单个粒子径向强度分布作为初始信号,根据希尔伯特-黄变换方法中的经验模态分解首先将信号分解成几个本征模态函数,通过分析第一本征模态函数的希尔伯特谱,由拉依达法则剔除部分奇异点后做最小二乘线性回归分析,得到粒子的空间位置.该方法不需要对全息图进行重建,由信号自身构建基函数,有很强的适应性.理论模拟和实验证明,该方法计算速度快,准确度高,有望应用于全息图的实时在线分析.

关键词：同轴全息希尔伯特-黄变换粒子位置线性回归

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基于希尔伯特-黄变换的近断层地震动脉冲特性研究

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地震学报 2022年第5期44卷 824-844页

作者：王东升陈笑宇张锐国巍河北工业大学土木与交通学院中国天津300401 浙江大学国际联合学院中国杭州310058 大连交通大学土木工程学院中国辽宁大连116028 中南大学土木工程学院中国长沙410083

近断层地震动中存在的低频、大幅值速度脉冲使得临近断层结构具有更高的强度和延性需求。对近断层地震动脉冲特性的深入研究有利于加深对临近断层结构反应的认识,从而为临近断层结构抗震设计提供理论依据。受强震记录处理及速度脉冲识... 详细信息

近断层地震动中存在的低频、大幅值速度脉冲使得临近断层结构具有更高的强度和延性需求。对近断层地震动脉冲特性的深入研究有利于加深对临近断层结构反应的认识,从而为临近断层结构抗震设计提供理论依据。受强震记录处理及速度脉冲识别和提取方法的限制,目前已有的研究工作主要集中于近断层地震动记录的单脉冲特性,多脉冲特性涉及较少。本文基于希尔伯特-黄变换及其相关理论,针对近断层地震动,提出了涵盖原始强震记录基线校正,至多速度脉冲定量判别及提取的整套脉冲特性研究方法,该方法对多脉冲记录尤为有效;基于提取出的理想化速度脉冲构建了(多)脉冲参数与地震参数的统计关系;以脉冲持时新定义了近断层地震动的有效强震持时,并通过多层结构非线性时程分析进行了验证。新方法中,基线校正过程可以获得稳定的地面峰值位移(PGD)和具有物理意义的基线偏移时程;提出的速度脉冲识别及波形提取方法可以将每个脉冲准确定位于时域,同时自动化获得脉冲相关参数;基于理想脉冲定义的近断层地震动有效强震持时可以良好地表征多脉冲记录的强度。

关键词：近断层地震动多速度脉冲希尔伯特-黄变换基线校正有效强震持时

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使用希尔伯特-黄变换的医学图像检索

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传感技术学报 2007年第5期20卷 1077-1081页

作者：刘伟张宏周洁童勤业浙江大学生物医学工程及仪器科学学院杭州310027

使用希尔伯特-黄变换对医学图像进行分解并将分解产生的内蕴模态函数及其二维希尔伯特变换的幅值作为纹理特征,提取后的特征用于医学图像检索.根据图像内局部极值点的几何分布,提出了一种新的基于聚类算法的边界处理方法.实验中使用的... 详细信息

使用希尔伯特-黄变换对医学图像进行分解并将分解产生的内蕴模态函数及其二维希尔伯特变换的幅值作为纹理特征,提取后的特征用于医学图像检索.根据图像内局部极值点的几何分布,提出了一种新的基于聚类算法的边界处理方法.实验中使用的纹理特征包括基于希尔伯特-黄变换得到的特征和对比用的Gabor特征、纹理谱特征和多尺度复杂性及多尺度分维数特征.初步的实验结果表明:采用希尔伯特-黄变换可以有效地描述医学图像的纹理信息,并取得较好的图像检索结果.

关键词：图像处理医学图像检索希尔伯特-黄变换边界处理

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