| 【中文题名】 | 总体平均经验模式分解法的理论研究 |
| 【英文题名】 | A Study of Ensemble Empirical Mode Decomposition |
| 【学科专业】 | 水声工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-8-21 |
| 【中关键词】 | 总体平均经验模式分解法,模态混叠,噪声辅助信号分析,抵消特性,, |
| 【英关键词】 | empirical mode decomposition,mode mixing,noise assisted data analysis,cancellation effects, |
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| 【论文摘要】 |
Huang等学者提出的希尔伯特黄变换(HHT)是近年来比较热门的时频分析法，其以信号的局部特性为分析的基础，能够自适应地分解非线性非平稳时间序列。希尔伯特变换分为两部分：经验模式分解法(empirical mode decomposition，简称EMD)和希尔伯特幅度谱(Hilbert amplitude spectrum)。虽然希尔伯特Huang变换自问世以来已经被成功地应用于气候变化、海洋、机械等多个领域的各种信号，但其理论尚未成熟，算法本身还存在一些问题。模态混叠就是其中之一。文中介绍了作为EMD的改进方法之一的总体平均经验模式分解法(ensemble empirical mode decomposition，简称EEMD)的提出、具体步骤和简单仿真应用。该算法把目标信号和极小幅度白噪声的和视为一个总体，对该总体进行EMD分解，利用白噪声频谱均衡分布的特点来均衡信号中的中断区域，可以较为理想地去除模态混叠。根据零均值高斯白噪声的特性，利用若干组总体的平均使加入的噪声互相抵消，从而使真实信号得以保留。
作为总体平均经验模式分解法的应用研究，本文首先以单音语音信号为例，对比了EMD和EE... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-6 |
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ABSTRACT |
6-9 |
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第1章 绪论 |
9-17 |
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1.1 论文提出的背景 |
9-11 |
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1.2 常规的非平稳信号处理方法 |
11-14 |
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1.2.1 短时傅立叶变换 |
11 |
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1.2.2 小波分析 |
11-12 |
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1.2.3 Winger-Ville分布 |
12-13 |
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1.2.4 进化谱 |
13 |
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1.2.5 经验正交函数展开 |
13-14 |
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1.3 希尔伯特黄变换的国内外现状 |
14-15 |
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1.4 论文的主要工作 |
15-17 |
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第2章 EMD经验模式分解法 |
17-31 |
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2.1 瞬时频率(instantaneous frequency) |
17-21 |
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2.1.1 瞬时频率的定义 |
17-18 |
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2.1.2 瞬时频率的物理意义 |
18-21 |
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2.2 固有模态函数(intrinsic mode function) |
21 |
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2.3 筛分过程 |
21-25 |
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2.4 筛分过程的相关问题 |
25-29 |
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2.4.1 极点时间尺度和曲率时间尺度 |
25-26 |
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2.4.2 端点效应 |
26-27 |
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2.4.3 完备性和正交性 |
27 |
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2.4.4 停止准则 |
27-29 |
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2.4.5 最大筛分次数M |
29 |
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2.5 本章小结 |
29-31 |
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第3章 希尔伯特谱 |
31-36 |
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3.1 解析信号 |
31-32 |
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3.2 希尔伯特谱 |
32-35 |
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3.3 边际谱 |
35 |
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3.4 本章小结 |
35-36 |
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第4章 EEMD总体平均经验模式分解法 |
36-49 |
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4.1 模态混叠和中断检测 |
36-38 |
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4.2 噪声辅助信号分析回顾 |
38-40 |
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4.2.1 预白化 |
39 |
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4.2.2 随机共振 |
39-40 |
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4.3 总体平均经验模式分解法算法 |
40-48 |
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4.3.1 总体平均经验模式分解法算法的提出 |
40-43 |
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4.3.2 总体平均经验模式分解法的步骤以及噪声的控制 |
43-48 |
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4.4 本章小结 |
48-49 |
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第5章 总体平均经验模式分解法应用研究 |
49-59 |
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5.1 EEMD分析语音信号 |
49-53 |
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5.2 EEMD分析水轮机空化噪声 |
53-58 |
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5.2.1 水轮机空化原理 |
53-54 |
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5.2.2 水轮机空化数据采集 |
54-55 |
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5.2.3 EEMD及边际谱分析结果 |
55-58 |
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5.3 本章小结 |
58-59 |
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结论 |
59-60 |
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参考文献 |
60-63 |
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攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
63-64 |
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致谢 |
64 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.22050 |
