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现代信号处理第八章基于EMD的时频分析方法及其应用.ppt

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现代信号处理第八章基于emd的时频分析方法及其应用CATALOGUE目录基于EMD的时频分析方法概述EMD算法原理与实现基于EMD的时频分析技术基于EMD的时频分析在信号处理中的应用基于EMD的时频分析在通信系统中的应用基于EMD的时频分析在图像处理中的应用挑战、发展趋势及未来展望01基于EMD的时频分析方法概述EMD方法能够将复杂信号分解为一系列固有模态函数(IntrinsicModeFunctions,IMFs),这些IMFs表征了信号在不同时间尺度上的局部特征。EMD方法具有自适应性、完备性和近似正交性等优点,适用于处理非线性、非平稳信号。EMD(EmpiricalModeDecomposition)即经验模态分解,是一种自适应的信号处理方法。EMD方法简介010203时频分析是一种同时描述信号在时间和频率域上特性的方法。时频分析方法能够提供信号在不同时间和频率下的能量分布和相位信息。常见的时频分析方法包括短时傅里叶变换(STFT)、小波变换(WT)和基于EMD的时频分析等。时频分析基本概念基于EMD的时频分析方法结合了EMD和Hilbert变换,通过计算每个IMF的瞬时频率和幅值,得到信号的时频分布。Hilbert变换能够将实数信号转换为复数信号,从而得到信号的瞬时相位和瞬时幅值。通过将每个IMF的Hilbert谱进行叠加,可以得到原始信号的总Hilbert谱,即基于EMD的时频分布。010203基于EMD的时频分析原理应用领域及意义01基于EMD的时频分析方法在信号处理、故障诊断、生物医学工程等领域具有广泛应用。02在信号处理领域,基于EMD的时频分析方法能够有效提取信号中的特征信息,为信号识别和分类提供依据。03在故障诊断领域,基于EMD的时频分析方法能够检测机械设备中的故障信号,为设备维护和维修提供支持。04在生物医学工程领域,基于EMD的时频分析方法能够分析生物信号中的节律和频率成分,为生物医学研究和临床应用提供有力工具。02EMD算法原理与实现EMD算法基本思想030201基于数据自身的时间尺度特征进行分解将复杂信号分解为一系列固有模态函数(IMF)每个IMF代表信号中不同时间尺度的振荡成分通过不断筛选去除信号中的高频成分,得到一系列IMF通常使用标准差SD值作为筛选停止的条件,SD值小于预设阈值时停止筛选筛选过程与停止准则停止准则筛选过程模态混叠问题及解决方案模态混叠问题不同时间尺度的成分出现在同一个IMF中,或同一时间尺度的成分被分解到不同的IMF中解决方案采用集成经验模态分解(EEMD)方法,通过加入白噪声改变信号极值点分布,从而减轻模态混叠问题输入信号-确定极值点-插值得到上下包络线-计算均值包络线-提取细节成分(IMF)-重复以上步骤直至满足停止准则实现流程选择合适的插值方法(如三次样条插值)、设置合理的SD值阈限、处理端点效应等技巧算法实现流程与技巧03基于EMD的时频分析技术希尔伯特变换将实数信号转换为复数信号,从而得到信号的解析形式,进而计算信号的瞬时相位和瞬时频率。黄变换基于经验模态分解(EMD)的方法,将信号分解为一系列固有模态函数(IMF),再对每个IMF进行希尔伯特变换,得到信号的时频分布。希尔伯特-黄变换原理瞬时频率计算通过解析信号的相位求导得到瞬时频率,反映了信号在局部时间内的频率变化。能量谱计算对信号进行EMD分解后,可以得到每个IMF的能量分布,进而计算信号的总能量谱,反映了信号在不同频率下的能量分布。瞬时频率与能量谱计算VS基于EMD的时频分析方法具有良好的时频聚集性,能够准确地描述信号在时频平面上的分布特性。非线性、非平稳信号处理该方法适用于非线性、非平稳信号的处理,能够有效地提取信号中的时频特征。时频聚集性时频分布特性分析与短时傅里叶变换(STFT)比较STFT具有固定的时频分辨率,而基于EMD的时频分析方法具有自适应的时频分辨率,能够更好地适应信号的变化。与小波变换(WT)比较小波变换具有多分辨率分析的特点,但在处理非线性、非平稳信号时,其基函数的选择较为困难与Wigner-Ville分布(WVD)比较WVD具有高的时频分辨率,但存在交叉项干扰问题。而基于EMD的时频分析方法能够有效地抑制交叉项干扰,提高时频分布的准确性。与其他时频分析方法的比较04基于EMD的时频分析在信号处理中的应用EMD方法在处理非线性、非平稳信号时具有独特的优势,能够自适应地将信号分解为一系列固有模态函数(IMF),从而揭示信号的内在特征。通过EMD方法,可以有效地提取出信号中的趋势项和波动

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