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Hilbert-Huang希尔伯特黄变换(HHT)的Matlab实现
- 代码中的plot_hht函数实现了Hilbert-Huang变换(HHT)，HHT就是Hilbert-Huang Transform（希尔伯特黄变换），美国航天航空局黄鳄教授发明的，大概的过程是：先对信号进行经验模态分解（Empirical mode decomposition －EMD），得出本征模态函数（IMF intrinsic mode function），再对本征模态函数进行希尔伯特变换，从而过进一步得该信号的希尔伯特谱、时频能量谱等，以便对信号进行分析，据介绍对非线性及非平稳信号有较
EMDs_Matlab
- 该程序用Matlab实现hilbert-huang变换，含EMD，HHT，边际谱等，有一些实例，较完善。-The program uses Matlab to achieve hilbert-huang transform, including EMD, HHT, the marginal spectra, there are some instances better.
hilbert_pu
- 对仿真的非平稳信号进行Hilbert-Huang变换，分析信号的时频特征。-The simulation of non-stationary signals, Hilbert-Huang transform analysis of time-frequency characteristics.
HHT
- hht 一种改进希尔伯特黄变换的信号处理相关资料，HHT 在对非线性非平稳的信号进行处理的相关资料-hht
HHT_power-system_power-quality_disturbances-detect
- 优秀论文及配套源码。Hilbert-Huang变换(HHT)是一种新的非平稳信号处理技术，该方法由经验模态 分解(EMD)与Hilbert谱分析两部分组成。任意的非平稳信号首先经过EMD方法处理后被分解为一系列具有不同特征尺度的数据序列，每一个序列称为一个固有模态函数(IMF)，然后对每个IMF分量进行Hilbert谱分析得到相应分量的Hilbert谱，汇总所有Hilbert谱就得到了原信号的谱图。该方法从本质上讲是对非平稳信号进行平稳化处理，将信号中真实存在的不同尺度波动或趋势逐级分解出来，最
Non-stationary-and-time-varying-HHT
- 非平稳时变信号的希尔伯特变化，可以实现EMD，HHS。-non-stationary and time-varying HHT
HHT
- 希尔伯特-黄变换是一种时频分析方法，用于对非平稳信号进行分析-Hilbert-Huang transform is a time-frequency analysis
HHT
- 实现对非平稳信号希尔伯特黄变化的功能，多谢采纳-Hilbert Huang Transform
HHTE
- Hilbert-Huang变换是一种处理非线性，非平稳数据的方法，该方法由EEMD和Hilbert谱分析构成。-Hilbert-Huang Transform(HHT) is a novel general time frequency method for analysing nonlinear and non-stationary time series, which was developed by Norden E. Huang,1998,and made up of two parts
HHT
- 时频分析的希尔伯特-黄变换方法适用于非线性非平稳的信号分析。-Time-frequency analysis of Hilbert- Huang Transform method is applicable to non-linear non-stationary signal analysis.
HHT
- 希尔伯特-黄变换，用于非线性非平稳信号分析-Hilbert- Huang Transform for nonlinear and non-stationary signal analysis
HHT
- Hilbert-Huang变换(HHT)是一种新的非平稳信号处理技术，该方法由经验模态 分解(EMD)与Hilbert谱分析两部分组成。任意的非平稳信号首先经过EMD方法处理后被分解为一系列具有不同特征尺度的数据序列，每一个序列称为一个固有模态函数(IMF)，然后对每个IMF分量进行Hilbert谱分析得到相应分量的Hilbert谱，汇总所有Hilbert谱就得到了原信号的谱图。该方法从本质上讲是对非平稳信号进行平稳化处理，将信号中真实存在的不同尺度波动或趋势逐级分解出来，最终用瞬时频率和能量来
Hilbert-Huang-transform-program
- HHT是HuangE等提出的新的信号处理方法，适用于非线性非平稳的信号分析，被认为是近年来对以傅立叶变换为基础的线性和稳态谱分析的一个重大突破。-The new signal processing method, proposed by Huang E et al., is suitable for nonlinear and non-stationary signal analysis, which is considered as a major breakthrough in the li
hht
- 希尔伯特变换以及进行end分解，将非平稳信号自适应分解-emd decomposition
pyhht-dev
- python下的希尔伯特-黄变换包,用于非线性和非平稳时间序列的分解变换。(hht for python which is for decomposition and transformation for nonlinear and non-stationary time series .)
HHT
- 基于经验模态分解法（EMD）的Hilbert-Huang变换（HHT）的MATLAB程序。 可将非平稳信号转换为平稳信号，通过将IMF分量累加重构得到平稳信号 。 主程序为HHT.m，需要用到hhspectrum.m函数、instfreq.m函数（在压缩包内）和已安装的EMD工具箱中emd函数。(The empirical mode decomposition (EMD) method based on Hilbert-Huang transform (HHT) of the MATLAB
ceemdan
- 自适应白噪声的完整经验模态分解，在信号处理领域有强大的分解能力，是改进的HHT的一种方法，适合对非线性、非平稳信号进行分解。(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise It has powerful decomposition ability in the field of signal processing which is an improved method of HHT It is sui
希尔伯特黄变换
- HHT主要内容包含两部分，第一部分为经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD），它是由Huang提出的；第二部分为Hilbert谱分析（Hilbert Spectrum Analysis，简称HSA）。简单说来，HHT处理非平稳信号的基本过程是：首先利用EMD方法将给定的信号分解为若干固有模态函数（以Intrinsic Mode Function或IMF表示，也称作本征模态函数），这些IMF是满足一定条件的分量；然后，对每一个IMF进行Hilbert变换
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package_emd
- 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）法是黄锷（N. E. Huang）在美国国家宇航局与其他人于1998年创造性地提出的一种新型自适应信号时频处理方法，特别适用于非线性非平稳信号的分析处理。对经过EMD处理的信号再进行希尔伯特变换，就组成了大名鼎鼎的“希尔伯特—黄变换”（HHT）。由于脑电信号处理很少在EMD之后接上希尔伯特变换，在这里仅介绍EMD的相关基础知识。 EMD其实就是一种对信号进行分解的方法，与傅里叶变换、小波变换的核心思想一致，大家