EMD和Hilbert

本文介绍了经验模态分解(EMD)的基本原理和希尔伯特变换在信号处理中的作用。EMD能够将信号分解为具有不同频率特性的分量,而Hilbert变换用于获取信号的解析表示,进而求解瞬时频率。文章讨论了EMD中基本模式分量(IMF)的特征,并指出只有满足特定条件的信号,其瞬时频率才有物理意义。此外,还提到了希尔伯特变换在MATLAB中的实现以及如何计算瞬时频率。

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_sfopen_sfscanf_s_CRT_SECURE_NO_WARNINGS
在项目->属性->C/C++->预处理器->预处理器定中添加 _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 这个预定义。

Hilbert通常用来得到解析信号,基于此原理,Hilbert可以用来对窄带信号进行解包络,并求解信号的瞬时频率,但求解包括的时候会出现端点效应。

一、EMD原理介绍

  EMD的意义

很多人都知道EMD(Empirical Mode Decomposition)可以将信号分解不同频率特性,并且结合Hilbert求解包络以及瞬时频率。EMD、Hilbert、瞬时频率三者有无内在联系?答案是:有。

f(t)=dΦ(t)d(t)

然而,这样求解瞬时频率在某些情况下有问题,可能出现

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