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hilbert希爾伯特環(huán)變換(存儲版)

2025-08-24 19:15上一頁面

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【正文】 在許多非窄帶信號,希爾伯特變換對這些信號無能為力。正是由于這樣的特點,EMD 方法在理論上可以應(yīng)用于任何類型的信號的分解, 因而在處理非平穩(wěn)及非線性數(shù)據(jù)上,具有非常明顯的優(yōu)勢,適合于分析非線性、非平穩(wěn)信號序列,具有很高的信噪比。EMD分解的目的就是為了獲取本征模函數(shù),然后再對各本征模函數(shù)進行希爾伯特變換,得到希爾伯特譜。上述的分析表明HHT與HHAS均是對信號進行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的基礎(chǔ)上進行的。此外課題組曾在2015年的暑假期間,使用HHT算法對14類的運動想象信號進行識別分類,在離線數(shù)據(jù)集上達到75%的正確率,而在實際測試中發(fā)現(xiàn),絕大部分試次均判別錯誤。這是有EMD算法本身所決定的,因為EMD依靠信號本身特性分解,沒有一個共同的“基”,因此一旦腦電信號解析出來的IMF沒有對應(yīng)參考,就無法判斷大腦狀態(tài)。在這里黃鍔認為,雖然在整個信號上的頻率分布不清楚,但在EMD分解后的IMF中,能量的分布與原信號相一致,即在IMF中的幅值是即關(guān)于頻率也關(guān)于時間的函數(shù)。本征模函數(shù)任意一點的瞬時頻率都是有意義的。經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)EMD方法被認為是2000年來以傅立葉變換為基礎(chǔ)的線性和穩(wěn)態(tài)頻譜分析的一個重大突破,該方法是依據(jù)數(shù)據(jù)自身的時間尺度特征來進行信號分解,無須預(yù)先設(shè)定任何基函數(shù)。通過希爾伯特變換,使得我們對短信號和復(fù)雜信號的瞬時參數(shù)的定義及計算成為可能,能夠?qū)崿F(xiàn)真正意義上的瞬時頻率的提取,因而希爾伯特變換在信號處理上具有十分重要的地位,使得希爾伯特變換具有廣泛的
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