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01._THE_MULTI-DIMENSIONAL_ENSEMBLE_EMPIRICAL_MODE
- A multi-dimensional ensemble empirical mode decomposition (MEEMD) for multi dimensional data (such as images or solid with variable density) is proposed here. The decomposition is based on the applications of ensemble empirical mode decomposition
EMD-and-Plot_IMF
- 信号的EMD变换 及其EMD变换后的imf分量进行绘图显示-信号的EMD变换 及其EMD变换后的imf分量进行绘图显示
tz
- 这个程序是EMD进行后对IMF的各个能量进行计算得出每个分量的能量分布，这个种方法也是一种常见方法,其中还包括这特征提取后的绘制可视程序。-This procedure is carried out after the IMF EMD various energies calculated energy distribution of each component, this method is also a common method.
eemdtz
- 此文件包含着EEMD的能量特征分量的计算程序和EEMD之后进行各个IMF的KL散度指的计算程序。-This file contains the energy characteristic component EEMD computational procedures and after each EEMD KL divergence refers to the IMF s calculation program.
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- 针对柴油机振动信号的瞬时非线性特点, 提出采用柴油机振动信号的本征模函数( IMF) 分量进行特征频带识别的新方法。将柴油机振动信号经经验模态分解, 并去掉主要干扰因素所对应的IMF分量, 再将剩余IMF分量进行重构得到柴油机振动信号-For instantaneous nonlinear characteristics of vibration signals of diesel engine, the diesel engine vibration signal of the intrins
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- 针对非线性非平稳信号的去噪问题，提出一种基于主成分分析（ＰＣＡ）的经验模态分解（ＥＭＤ）消噪方法．该方法根据ＥＭＤ的分解特性，利用ＰＣＡ对噪声信号经ＥＭＤ分解后的内蕴模态函数（ＩＭＦ）进行去噪处理-For nonlinear and non-stationary signal de-noising is proposed based on principal component analysis (PCA) of the empirical mode decomposition (EMD) de
2464613103
- 基于小波变换和 HHT 的分布式并网系统谐波检测方法。 该方法利用小波变换多分辨率分析思想对信号进行划分，并对划分后的信号进行经验模态分解，得到一系列的经验模态函数IMF，并从 IMF分量中提取出基波分量和高次谐波；再对IMF分量进行Hilbert 变换得到信号的频率、幅值信息。-Wavelet transform and HHT based distributed systems and network harmonic detection method. The method use
OUTPUT FOR EMD
- output for EMD and IMF
plot_hht
- HHT就是先将信号进行经验模态分解（EMD分解），然后将分解后的每个IMF分量进行Hilbert变换，得到信号的时频属性的一种时频分析方法。 -HHT is the first signal empirical mode decomposition (EMD decomposition), then each IMF component decomposition of the Hilbert transform, time-frequency frequency analysis meth
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- 1998 and Huang et al., 1999 is a recently developed method used for analyzing the nonlinear and non-stationary signal. The supreme innovations of HHT are the establishment of the concept of intrinsic mode function (IMF) and importing of empirical mod
EEMD相关文件
- Hilbert-Huang变换(HHT)是一种新的非平稳信号处理技术，该方法由经验模态 分解(EMD)与Hilbert谱分析两部分组成。任意的非平稳信号首先经过EMD方法处理后被分解为一系列具有不同特征尺度的数据序列，每一个序列称为一个固有模态函数(IMF)，然后对每个IMF分量进行Hilbert谱分析得到相应分量的Hilbert谱，汇总所有Hilbert谱就得到了原信号的谱图。该方法从本质上讲是对非平稳信号进行平稳化处理，将信号中真实存在的不同尺度波动或趋势逐级分解出来，最终用瞬时频率和能量来
HHSA_CPU_code_20160623
- 主要用於分析時序資料，HSA(Time,IF,AM) && HHS(IF,HoloIF,HoloAM) 這是從不同面相看資料，時間、瞬時頻率、振福 瞬時頻率、波峰瞬時頻率、波峰瞬時振幅 這樣就可以看到被感應器偵測到的訊號中有不同空間頻率的能量疊加在整個 RAW 資料之中 Data -> [CEEMD] -> IMF IMF -> [AM-FM] -> AM,FM FM -> [NDQ] -> IF IMF波
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