gsmaohj 发表于 2009-2-3 09:49

对所分析的信号类型是否有要求？

HHT是不是只对周期信号有效？对任意的非周期信号（比如阶跃信号）还能进行EMD么？

gsmaohj 发表于 2009-2-4 10:37

没人知道么

两天了 没人回复:@Q

zhuqing01 发表于 2009-2-4 16:23

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HHT方法主要由2个部分组成：:经验模态分解（empirical mode decomposition，简称EMD）和Hilbert谱分析。经验模态分解方法是一种自适应的、高效的数据分解方法。由于这种分解是以局部时间尺度为基础，因此，它适应于非线性、非平稳过程。不知道可不可以给LZ一点帮助。

zhuqing01 发表于 2009-2-4 16:25

通过经验模型分解，任何复杂的数据集都可以被分解为个数有限的、而且常常是为数不多的几个固有模函数(intrinsic mode functions，简称IMF)的线性叠加。一个固有模态函数是满足以下两个条件的函数：（1）在整个数据区间内，极值点的数目与过零点的数目相等或至多相差1个；（2）在任意一点处，由局部极大值点定义的包络以及由局部极小值点定义的包络的均值为零。

gsmaohj 发表于 2009-2-5 10:50

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楼上说的理论我也知道，可是在坛子里学习了一阵子后 发现很多讨论是基于y=a1sin(w1t)+a2sin(w2t)这样的信号的，比如能进行分解a1,a2,w1,w2必须满足一个什么样的条件（忘了在哪看到的），而且运行了EMD的程序后发现，给了x=sin(2*pi*50*t)+0.3*sin(6.5*pi*50*t)信号，就能分解出4个IMF，而换成我想要的阶跃信号 就出不来结果，总有问题。所以我就糊涂了，，，，，，，，

zhuqing01 发表于 2009-2-5 10:59

LZ在实践中试验过吗？我是听我们公司的工程师讲的。

xiaoqin 发表于 2009-3-15 01:40

HHZ本身还有许多不完的地方，你所的情况，是产生了虚假分量
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