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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.
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- HHT时频分析方法的研究与应用 HHT时频分析方法的研究与应用-hht
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(hilbert Huang-transfrom)可以实现同时对信号的时频分析，得到信号的Hilbert时频谱和能量谱，-HHT (hilbert Huang-transfrom) can achieve the same time, the time-frequency analysis, when the signal spectrum and Hilbert energy spectrum
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
20161203
- hht变换在处理非线性、非平稳信号方面相对于传统的信号处理手段表现出很好的优越性-Hht transform in the processing of non-linear, non-stationary signal relative to the traditional signal processing means to show good superiority
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
20180307_080711614
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基于 HHT 的船体结构应力监测数据 特征分析和去噪方法
- ［目的］为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号，获得有效的数据信息，以便为后续数据挖掘提 供支撑，［方法］首先，采用 HHT 方法中的经验模态分解（EMD）算法对数据进行成分分析，得到固有模态函数 （IMF）和余项。然后，通过 Hilbert变换得到 Hilbert谱，证明应力监测数据的非平稳特性。最后，以信噪比（SNR） 和均方根误差（RMSE）为例，结合自适应去噪和小波阈值去噪两种方法对应力监测数据进行去噪效果比较。 ［结果］结果表明，基于 HHT方法的自适应去噪和小波去噪都具有一定