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《Hilbert希爾伯特環(huán)變換.doc》由會(huì)員上傳分享,免費(fèi)在線(xiàn)閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、.黃鍔院士在《OnHolo-Hilbertspectralanalysis:afullinformationalspectralrepresentationfornonlinearandnon-stationarydata》中提出一種高維全息譜分析理論HHSA(Holo-Hilbertspectralanalysis)要理解HHSA方法,首先要了解希爾伯特變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)、與希爾伯特-黃變換(HHT)。學(xué)術(shù)背景:在信號(hào)處理與頻譜分析的目的是要描述信號(hào)的頻譜含量在時(shí)間上變化,以便能在時(shí)間和頻譜上同時(shí)表示信號(hào)的能量或者強(qiáng)度。傅里葉頻譜并沒(méi)有告訴我們哪些頻率在什么時(shí)候
2、出現(xiàn)。因此傅里葉變換無(wú)法表現(xiàn)信號(hào)頻率成分的時(shí)變性,因此學(xué)術(shù)界先后發(fā)展出了短時(shí)傅里葉變換、窗口傅里葉變換、小波等手段,近似的求信號(hào)某一時(shí)刻的瞬時(shí)頻率。希爾伯特變換:希爾伯特變換是以著名數(shù)學(xué)家大衛(wèi)·希爾伯特(DavidHilbert)來(lái)命名。通過(guò)希爾伯特變換,使得我們對(duì)短信號(hào)和復(fù)雜信號(hào)的瞬時(shí)參數(shù)的定義及計(jì)算成為可能,能夠?qū)崿F(xiàn)真正意義上的瞬時(shí)頻率的提取,因而希爾伯特變換在信號(hào)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工程應(yīng)用。但在進(jìn)一步的工程應(yīng)用中,希爾伯特變換具有以下缺陷:(1)希爾伯特變換只能近似應(yīng)用于窄帶信號(hào)。但實(shí)際應(yīng)用中,存在許多非窄帶信號(hào),希爾伯特變換對(duì)這些信
3、號(hào)無(wú)能為力。即便是窄帶信號(hào),如果不能完全滿(mǎn)足希爾伯特變換條件Word資料.,也會(huì)使結(jié)果發(fā)生錯(cuò)誤。而實(shí)際信號(hào)中由于噪聲的存在,會(huì)使很多原來(lái)滿(mǎn)足希爾伯特變換條件的信號(hào)無(wú)法完全滿(mǎn)足;(1)對(duì)于任意給定時(shí)刻,通過(guò)希爾伯特變換運(yùn)算后的結(jié)果只能在一個(gè)頻率值,即只能處理任何時(shí)刻為單一頻率的信號(hào);(2)對(duì)于一個(gè)非平穩(wěn)的數(shù)據(jù)序列,希爾伯特變換得到的結(jié)果很大程度上失去了原有的物理意義。圖1傅立葉、小波與希爾伯特-黃變換對(duì)瞬時(shí)頻率的分辨率希爾伯特-黃變換:針對(duì)上述的三個(gè)問(wèn)題,黃鍔院士在1998年提出希爾伯特-黃變換(HHT)。其基本思想是:講一個(gè)非穩(wěn)態(tài)、非線(xiàn)性的信號(hào)分解為若干個(gè)穩(wěn)態(tài)信號(hào),在對(duì)分解
4、后的信號(hào)進(jìn)行希爾伯特變換,分別求取對(duì)應(yīng)的瞬時(shí)頻率。Word資料.在這里將非穩(wěn)態(tài)、非線(xiàn)性信號(hào)分解為多個(gè)穩(wěn)態(tài)信號(hào)的算法成為經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD),EMD算法是希爾伯特-黃變換的核心,也是其能處理非穩(wěn)態(tài)信號(hào)與非線(xiàn)性信號(hào)的關(guān)鍵。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)EMD方法被認(rèn)為是2000年來(lái)以傅立葉變換為基礎(chǔ)的線(xiàn)性和穩(wěn)態(tài)頻譜分析的一個(gè)重大突破,該方法是依據(jù)數(shù)據(jù)自身的時(shí)間尺度特征來(lái)進(jìn)行信號(hào)分解,無(wú)須預(yù)先設(shè)定任何基函數(shù)。這一點(diǎn)與建立在先驗(yàn)性的諧波基函數(shù)和小波基函數(shù)上的傅里葉分解與小波分解方法具有本質(zhì)性的差別。正是由于這樣的特點(diǎn),EMD方法在理論上可以應(yīng)用于任何類(lèi)型的信號(hào)的分解,因而在處理非平穩(wěn)及非
5、線(xiàn)性數(shù)據(jù)上,具有非常明顯的優(yōu)勢(shì),適合于分析非線(xiàn)性、非平穩(wěn)信號(hào)序列,具有很高的信噪比。所以,EMD方法一經(jīng)提出就在不同的工程領(lǐng)域得到了迅速有效的應(yīng)用,例如用在海洋、大氣、天體觀測(cè)資料與地震記錄分析、機(jī)械故障診斷、動(dòng)力系統(tǒng)的阻尼識(shí)別以及大型土木工程結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)識(shí)別等方面。EMD能使復(fù)雜信號(hào)分解為有限個(gè)本征模函數(shù)(IntrinsicModeFunction,IMF),所分解出來(lái)的各IMF分量包含了原信號(hào)的不同時(shí)間尺度的局部特征信號(hào)。然后進(jìn)行希爾伯特變換獲得時(shí)頻譜圖,得到有物理意義的頻率。本征模函數(shù)(IMF)在物理上,如果瞬時(shí)頻率有意義,那么函數(shù)必須是對(duì)稱(chēng)的,局部均值為零,并且具
6、有相同的過(guò)零點(diǎn)和極值點(diǎn)數(shù)目。在此基礎(chǔ)上,Word資料.NordneE.Huang等人提出了本征模函數(shù)(IntrinsicModeFunction,簡(jiǎn)稱(chēng)IMF)的概念。本征模函數(shù)任意一點(diǎn)的瞬時(shí)頻率都是有意義的。Huang等人認(rèn)為任何信號(hào)都是由若干本征模函數(shù)組成,任何時(shí)候,一個(gè)信號(hào)都可以包含若干個(gè)本征模函數(shù),如果本征模函數(shù)之間相互重疊,便形成復(fù)合信號(hào)。EMD分解的目的就是為了獲取本征模函數(shù),然后再對(duì)各本征模函數(shù)進(jìn)行希爾伯特變換,得到希爾伯特譜。Huang認(rèn)為,一個(gè)本征模函數(shù)必須滿(mǎn)足以下兩個(gè)條件:(1)函數(shù)在整個(gè)時(shí)間范圍內(nèi),局部極值點(diǎn)和過(guò)零點(diǎn)的數(shù)目必須相等,或最多相差一個(gè);(2)
7、在任意時(shí)刻點(diǎn),局部最大值的包絡(luò)(上包絡(luò)線(xiàn))和局部最小值的包絡(luò)(下包絡(luò)線(xiàn))平均必須為零。EMD分解為IMF過(guò)程:例如:某一信號(hào)如下所示:第一步,找出信號(hào)中的局部最大值,并使用三次樣條擬合成一條包絡(luò)線(xiàn),如下圖所示:Word資料.第二步,找出信號(hào)中的局部最最小值,并使用三次樣條擬合成一條包絡(luò)線(xiàn),如下圖所示:第三步,局部最大值包絡(luò)線(xiàn)減去局部最小值包絡(luò)線(xiàn),如下圖所示:第四步,原始信號(hào)減去均值包絡(luò)線(xiàn)即使第一個(gè)分量IMF1,如下圖所示W(wǎng)ord資料.對(duì)IMF1進(jìn)行同樣操作可以獲得第二個(gè)IMF2,如此反復(fù),獲得所有IMF,如下圖所示