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- 提出一种基于旋转机械同源数据融合的全矢Hilbert解调分析方法。将全矢谱技术融于希尔伯特解调之中, 从理论分析该方法的可行性,并将其应用于高速旋转的齿轮故障诊断中,进一步证实矢Hilbert方法的有效性。 -Vector spectrumHilbert demodulation analysis method based on the same source data fusion of rotarymachinerywas put forward. The algorithms
spectrum-and-marginal-spectrum
- 用希尔伯特黄变换（HHT）求时频谱和边际谱.包括代码、原理、截图分析-Hilbert Huang transform (HHT) Find the spectrum and marginal spectrum, including the code, schematic, screenshot analysis
zuizhong1
- HHT算法实现emd分解，及希尔伯特黄变换，实现瞬时频率瞬时幅值，边际谱的提取。-The HHT algorithm emd decomposition and Hilbert-Huang transform to achieve the instantaneous amplitude of the instantaneous frequency marginal spectrum extraction.
energy-leakage--dual-tree
- 首先根据高斯白噪声频率充满整个频带的特性，通过双树复小波包变换对高斯白噪声进行分解，利用频带能量泄漏的定量分析方法，验证了双树复小波包变换具有较低的频带能量泄漏特性；其次利用双树复小波包变换逐层分解信号，对每层分解所得分量求其FFT谱的峭度，得到基于双树复小波包变换的谱峭度图，根据图中峭度最大的原则，可以自动准确的选择信号分解最佳层数和最佳分量；最后将基于双树复小波包变换的谱峭度图的故障诊断方法应用于实际工程中，对齿轮故障振动信号进行分析，选择最佳分解层数和分量后利用希尔伯特包络解调，有效准确地
6-Instantaneous-Frequency
- 分解后的一些希尔伯特黄变换，边际谱，瞬时能量，瞬时频率。。。很好的，值得一看-Some decomposed Hilbert-Huang transform, marginal spectrum, instantaneous energy, instantaneous frequency. . . Good, worth a visit. .
HHTsimulation
- 用希尔伯特黄变换（HHT）求时频谱和边际谱-Using Hilbert Huang transform (HHT) to find the spectrum and marginal spectrum
EMD_Animation
- 希尔伯特变 换 ，瞬时频率，边际谱 希尔伯特变换 ，瞬时频率，边际谱-希尔伯特变换 ，瞬时频率，边际谱希尔伯特变换 ，瞬时频率，边际谱希尔伯特变换 ，瞬时频率，边际谱
基于希尔伯特黄熵的麻醉深度估计
- 麻醉深度监测是外科手术中必不可少的步骤之一。 目前已经提出多种监测麻醉深度的脑电信号分析方 法, 尤其熵方法得到了广泛的关注。 提出一种新的麻醉深度监测方法-希尔伯特黄熵, 先用经验模态分解—希尔 伯特黄变换处理脑电信号获取希尔伯特黄边际谱, 再根据香农熵定义得到希尔伯特黄熵。 对 19 个接受吸入药物 七氟醚麻醉的病人脑电信号的希尔伯特黄熵和时频均衡谱熵进行计算、测试和比较, 结果表明:希尔伯特黄熵能够 更准确的区分麻醉和清醒状态, 更适合于麻醉深度监测。