希尔伯特--黄变换(HHT)算法理论研究与多行业应用仿真平台
项目介绍
本项目是一个基于MATLAB开发的综合性仿真平台,专注于希尔伯特--黄变换(HHT)的理论研究与工程应用。平台通过自适应信号处理技术,实现了非平稳、非线性信号的深度特征提取。系统完整涵盖了从原始信号模拟、集成经验模态分解(EEMD)、瞬时特征计算到希尔伯特时频谱及边际谱分析的全流程,能够有效解决传统傅里叶变换在处理动态变化信号时的局限性。
功能特性
- 多行业仿真信号构建:平台内置了针对不同工业场景的信号生成模型,包括变频特性的旋转机械齿轮故障信号、指数衰减的地震波低频分量、含有非平稳节律的医疗脑电信号(EEG)以及突发的机械损伤冲击脉冲,形成了复杂的多成分复合信号。
- 增强型模态分解(EEMD):通过在分解过程中多次引入白噪声并进行集成平均,有效抑制了经典EMD算法中常见的模态混叠问题,保证了本征模态函数(IMF)的物理含义明确。
- 高分辨率瞬时特征提取:利用希尔伯特变换构建解析信号,精确计算各阶分量的瞬时振幅与瞬时频率,并辅以频率平滑处理,消除求导产生的噪声干扰。
- 全维度频谱分析:提供三维希尔伯特时频谱(Time-Frequency-Energy)可视化,以及反映全局能量分布的边际谱分析。
- 能量权重评估:系统自动计算各IMF分量及残余项的能量占比,通过报表形式直观展示信号的主要成分构成。
系统实现逻辑
- 信号合成阶段:
系统首先初始化采样频率和时间参数,利用调频函数、指数衰减函数、正弦调制函数及零向量赋值等逻辑,生成齿轮故障、地震波、脑电波及冲击脉冲信号,最后叠加随机高斯白噪声形成待处理的混合信号。
- EEMD核心算法实现:
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噪声集成:预设集成次数(20次)和噪声标准差(0.2),在每次迭代中向目标信号添加噪声。
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自适应分解:调用自定义EMD逻辑,根据信号局部时间尺度寻找极值点,利用样条插值构建上下包络线。
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筛选(Sifting):通过10次固定迭代筛选出符合条件的IMF,直到剩余分量呈现单调性或达到最大分解层数(8层)。
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均值处理:将所有集成实验得到的对应层级IMF进行平均,得到最终的物理分量。
- 希尔伯特变换与频谱映射:
* 对前num_imf-1项IMF执行希尔伯特运算,提取复信号相位并进行解包裹(Unwrap)处理。
* 通过相位差分计算瞬时频率,并将负频率分量归零以符合物理实际。
* 采用频率分桶(Frequency Binning)技术,将瞬时特征映射到离散的频率格点上,构建随时间演化能量强度的时频谱矩阵。
- 边际谱计算:
将三维时频谱沿时间轴进行积分累加,统计在整个观测时长内不同频率点上的累积幅值,从而刻画信号的全局频率特征。
- 可视化输出:
平台生成多维度图表,包括原始信号与各阶IMF的波形对比图、前三阶主模态的瞬时频率演变曲线、俯视视角的热力图式希尔伯特时频谱以及全局边际谱曲线。
关键函数与算法细节
- custom_emd:实现经验模态分解的顶层循环,控制分解深度并判断残余分量的单调性。
- sifting:执行具体的筛选过程,通过减去上下包络线的均值来提取高频振荡成分。
- get_envelopes:极值点提取与样条插值函数,利用二阶差分符号变化定位局部极大值和极小值,并进行边界处理以确保插值覆盖全时间轴。
- is_monotonic:极值点计数逻辑,当信号的极大值与极小值之和小于3时,判定分解终止。
- 瞬时频率平滑:在求导计算频率后,通过首位补偿和边界限制,确保频率曲线在绘图时的连续性与准确性。
系统要求
- 软件环境:MATLAB R2016b 或更高版本。
- 工具箱需求:Signal Processing Toolbox(用于信号变换与滤波处理)。
- 硬件建议:由于EEMD涉及多次集成迭代,建议配置4GB以上内存以保证计算效率。
使用方法
- 启动MATLAB软件。
- 将包含主脚本及相关逻辑的工作路径设置为当前路径。
- 在命令行窗口直接运行主脚本函数。
- 程序将自动执行信号生成、EEMD分解及频谱分析,并在命令行窗口输出模态分量能量权重报告。
- 系统会自动弹出两个仿真结果窗口,分别展示时域分解过程、瞬时特征特征、三维时频谱及全局边际谱。