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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)
GS
- 求解系数矩阵由16阶Hilbert方程组构成的线性方程组,Gauss-Seidel迭代法；(The solution of coefficient matrix consists of 16 Hilbert equations, Gauss-Seidel iteration method.)
利用傅里叶变换和包络谱对轴承异响的分析
- 利用轴承声音信号做频谱分析和包络谱分析。(using voice of bearing vibration for FFT and hilbert FFT)
希尔伯特振动分解算法实例
- 针对信号处理方面，该例子实现了希尔伯特振动分解的，(For signal processing, this example implements the Hilbert vibration decomposition.)
信号的HHT变换主要程序
- hht变换的主要程序,里面包括了时频图、Hilbert频谱图。(The main program of hht transformation includes time-frequency charts and Hilbert spectrum diagrams.)
核函数主成分分析KPCA
- 在多元统计领域中，核函数主成分分析(kernel principal component analysis, kernel PCA)是利用核函数方法技术对主成分分析(PCA)的扩展。使用核函数使原PCA的线性操作是在一个复制的内核希尔伯特空间中执行的。 KPCA的运算步骤势在PCA之前首先对数据进行kernel变换 ，再求相关系数矩阵。(In the field of multivariate statistics, kernel principal component analysis (ke
EMD程序
- 基于MATLAB对EMD算法分解的例子，学习希尔伯特-黄变换的可以参考学习(Based on the example of EMD algorithm decomposition in MATLAB, learning Hilbert-Huang transform can be referred to.)
基于Hilbert变换的包络分析
- 包络分析，用于信号处理。本例举出了一个范例，可以供大家学习参考。(Envelope analysis for signal processing. This example gives an example for everyone to learn from.)
EMD-master
- 本资料是经验模态分析（EMD）工具箱以及emd和希尔伯特黄变换的ppt。(This material is a powerpoint presentation of the empirical modal analysis (EMD) toolkit and the EMD and Hilbert yellow transformations.)
Pack Kurtogram V4
- Hilbert-Huang transform algorithm to compress the package, and use it directly after decompression
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- 针对矿浆管道工况调整给泄漏检测带来的干扰，准确提取泄漏信号的特征量是降低泄漏误报、漏报的关键。为此，提出了一种基于经验模态分解（EMD）、Hilbert能量谱与变量预测模型（VPMCD）相结合的泄漏检测方法。该方法首先将压力信号分解成若干个固有模态函数（IMF）之和，然后将IMF分量进行Hilbert变换得到局部Hilbert能量谱，依据能量分布的标准差选择最能准确反映矿浆管道运行工况的局部能量谱作为特征值向量，最后通过VPMCD分类器建立泄漏识别模型。将该方法应用于泄漏检测中，实验结果表明，矿
基于改进的希尔伯特振动分解的机械故障诊断方法研究
- 针对多分量机械故障振动信号的特征提取问题，介绍一种基于希尔伯特振动分解( HVD) 的时频分析方法。该方法首先利用 Hilbert 变换得到原始振动信号的解析信号，然后通过对解析信号的瞬时频率低通滤波获得信号中幅值最大分量的瞬时频率，同时经同步检测获得相应的瞬时幅值和初相位，最后经过迭代运算自适应地检测出原信号各分量的时频信息。针对 HVD 方法的边界效应问题，提出一种基于相关系数准则的波形匹配边界延拓法对其进行改进。 通过两组仿真信号分析验证了 HVD 方法对多分量非平稳信号的分解能力，同时
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
hilberttransform
- 信号的希尔伯特变换 可以提取信号的顺时针夫 瞬时相位 瞬时频率(Hilbert transform of signal can extract the instantaneous frequency of clockwise instantaneous phase of signal)
HHT
- 希尔伯特黄变换，经验模态分解，边际谱，超级全代码，可以出图可以自由更换信号(Hilbert Huang transform, empirical mode decomposition, marginal spectrum, super full code, mapping and free signal replacement)
台湾中央大学HHT程序
- 希尔伯特-黄变换的matlab程序，内含集合经验模态分解文件(Hilbert Huang transform matlab program, including set empirical mode decomposition file)
The Transforms and Applications Handbook
- 该资料介绍了包括Signals and Systems，Fourier Transforms，Sine and Cosine Transforms，The Hartley Transform，Laplace Transforms，The Z-Transform，Hilbert Transforms，Radon and Abel Transforms，The Hankel Transform，Wavelet Transform等在内的十多种变换，数学推导清晰，适合电子电器行业的研究人员学习。(Th