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hht演算法

發布時間: 2025-06-13 06:29:14

Ⅰ HHT演算法實現(基於Python)

對於邊際譜的實現,HHT演算法的關鍵在於利用HHT提取的瞬時頻率數據。首先,從瞬時頻率數據中,提取不同頻率下的信號幅值,然後計算每個頻率點的幅值平方,最終形成邊際譜。以下是簡單的步驟偽代碼:


代碼實現相對直觀,主要涉及cmath(處理復數)、fftpack(希爾伯特函數)以及interpolate(插值函數)等Python庫。以下是HHT演算法的核心部分:



  • 獲取信號的極值點及其索引,用於構建極值包絡

  • 通過極大值和極小值點計算包絡線,處理端點時,通常忽略端點以確保包絡線的准確性

  • 根據EMD(經驗模態分解)得到IMF(本徵模態函數),通過sift_mode參數選擇判定方法來逼近理想的IMF

  • EMD分解信號,根據depose_mode設置分解條件,如直到單調函數或固定次數分解

  • 對每個IMF應用希爾伯特變換,獲取瞬時幅值、頻率和相位數據


盡管希爾伯特變換的程序相對簡潔,但整個HHT演算法處理信號的復雜性和靈活性體現在對信號細節的解析上,尤其是在電力系統低頻振盪信號分析中的應用。在後續的文章中,我們將探討如何將HHT應用於實際問題,並討論其可能的改進方向,這是本系列的最後一個篇章。

Ⅱ hilbert包絡譜應用實例

以下是一個關於Hilbert包絡譜應用的實例說明。所使用的數據來源於美國凱斯西儲大學的旋轉機械故障數據第105組。經計算,該組數據的故障頻率為162.27Hz,而本實例中得出的故障頻率為164.1Hz,這表明計算結果具有較高的准確性。

程序首先通過HHT變換中的EMD分解演算法將原始數據分解成多個分量。然後,在這些分量中尋找與原始數據相關性最高的分量。接著,計算這個分量的Hilbert包絡譜,從而得出故障頻率。

當然,也可以通過邊際譜得到同樣的結果。

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