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改进的Hilbert_Huang变换程序
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改进的 Hilbert-Huang 变换程序
改进的Hilbert_Huang变换程序 应用背景 经验模式分解 本征模函数 IMF Hilbert变换 瞬时频率 端点效应 虚假IMF筛选算法 复杂信号分解 单频率信号 极值 过零点数目 局部最大值 局部最小值应用背景 通过经验模式分解(empirical modedecomposition，EMD)将信号分解成一系列单频率信号——本征模函数(intrinsic mode function，IMF),在通过 Hilbert 变换即可求得每个本征模函数的瞬时频率。Hilbert-Huang 变换在实际应用中，存在的最大问题就是端点效应。针对上述问题，提出一种以残差与原信号相关系数为阈值的自适应的虚假 IMF 筛选算法。 关键技术 复杂信号分解成单频率信号,任意本征模函数需满足两个条件：(1)在整个数据长度，极值
