搜索资源列表
EMD_HHT
- 一部分希尔伯特-黄变换（HHT）的经验模式分解（EMD）程序，-part of Hilbert-Huang Transformation (HHT) Empirical Mode Decomposition (EMD) procedures, huh
EMD_HHT2
- 还是希尔伯特--黄变换的程序，呵呵。hht emd-or Hilbert -- Huang Transform procedures, huh. Hht EMD
hht2002
- 希尔伯特-黄变换的代码，适用于分析非平稳信号-Hilbert-Huang Transform code applicable to the analysis of non-stationary signals
HHT变换代码
- HHT黄变换代码
Hilbert_VC
- Visual C++编写的希尔伯特（Hilbert）变换完整程序,可直接编译运行，希望对大家有用。-A complete program of Hilbert (Hilbert) transform is written by Visual C++,which can be directly translated to run.It want to be useful to everyone.
hht
- 希尔伯特黄变换的matlab实现，对信号进行emd分解，信号分析-hilbert-huang transform s matlab program.it can analyse signal
希尔伯特黄变换的一写重要文献
- 希尔伯特黄变换的一些重要文献整理，中英文都有，希望对大家有所帮助
希尔伯特黄变换及相应完整的图形实现
- 本代码用于信号处理，首先是预处理，然后是对预处理后的信号进行经验模式分解，再对分解后的分量做希尔伯特变换，并绘出变换后的能量谱，希尔伯特谱，时频图等。
MATLAB希尔伯特Hilbert变换求包络谱源程序代码
- 先对信号进行希尔伯特黄变换，可求解Hilbert变换后的包络谱(Hilbert envelope spectrum can be solved)
wpa
- 希尔伯特黄变换，可实现特征频率识别，里面有自带的原始数据(Hilbert yellow transform can realize characteristic frequency identification)
希尔伯特黄变换及其应用研究
- 这是一种用来分析非线性、非平稳信号的方法。(A Nonlinear Nonstationary Signal Analysis Method)
希尔伯特黄变换HHT的重要文献
- matlab 实现快速傅里叶变换程序和希伯特-黄变换(Matlab implementation of fast Fourier transform program)
hhtemd
- 希尔伯特黄变换是，hilbert+emd的综合。本文件是典型的hht的程序(The Hilbert yellow transformation is the synthesis of hilbert+emd. This file is a typical HHT program)
G Rilling
- 希尔伯特黄变换的一种变换方法，使用EMD分解出IMF的例子(A transformation of the Hilbert transformation, an example of the use of EMD to decompose IMF)
HHT bianhuan
- 信号处理：希尔伯特-黄变换；应用于地震信号处理(Signal Processing: Hilbert-Huang Transform; Applied to Seismic Signal Processing)
三种HHT_Matlab.part01
- 经验模态分解依据信号时间尺度将信号逐级分解成对称的分量，在进一步对模态函数进行希尔伯特变换(Empirical mode decomposition (EMD) decomposes the signal into symmetrical components step by step according to the signal time scale, and further performs the Hilbert transform for modal functions.)
HHT变换的三种方法 Matlab
- 里面包含了希尔伯特黄变换的三种方法，还有相关的文献资料说明，能够有助于理解希尔伯特黄变换。(It contains three methods of Hilbert Huang transform, and related literature, which can help to understand Hilbert Huang transform.)
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- 希尔伯特黄变换的C语言实现，包括希尔伯特谱分析，瞬时频率的求解等。(Hilbert Huang Transform C language, including Hilbert spectral analysis, such as instantaneous frequency solution.)
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- 特征提取，希尔伯特黄变换可以用于模式识别过程中的特征提取(feature extract,Hilbert-Huang transform can be used for feature extraction in pattern recognition)
基于希尔伯特黄熵的麻醉深度估计
- 麻醉深度监测是外科手术中必不可少的步骤之一。 目前已经提出多种监测麻醉深度的脑电信号分析方 法, 尤其熵方法得到了广泛的关注。 提出一种新的麻醉深度监测方法-希尔伯特黄熵, 先用经验模态分解—希尔 伯特黄变换处理脑电信号获取希尔伯特黄边际谱, 再根据香农熵定义得到希尔伯特黄熵。 对 19 个接受吸入药物 七氟醚麻醉的病人脑电信号的希尔伯特黄熵和时频均衡谱熵进行计算、测试和比较, 结果表明:希尔伯特黄熵能够 更准确的区分麻醉和清醒状态, 更适合于麻醉深度监测。