本文關(guān)鍵詞：基于HHT的非平穩(wěn)信號特征提取方法及應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：非平穩(wěn)信號的分析和處理作為現(xiàn)代信號處理學(xué)科的重要內(nèi)容,一直是理論科學(xué)和工程實踐研究的熱點。以短時傅里葉變換和小波分析為代表的相關(guān)處理方法雖然不同程度的對非平穩(wěn)信號的時變性給出了恰當?shù)拿枋?但它們都是以傅里葉變換為最終的理論依據(jù),使用它們分析非平穩(wěn)信號容易產(chǎn)生虛假信號和假頻等現(xiàn)象。為了避免這個問題,對非平穩(wěn)信號最直接的分析和處理方法是使用具有局域性質(zhì)的基本量,如瞬時頻率。Hilbert-Huang變換(HHT)則是以瞬時頻率作為基礎(chǔ)的一種全新的非平穩(wěn)信號分析方法,它可以有效的分析并提取信號在整個時域內(nèi)的局部化特征,已經(jīng)廣泛應(yīng)用在生物醫(yī)學(xué)、機械故障診斷學(xué)、海洋工程等眾多領(lǐng)域。本文在對現(xiàn)有的主要時頻分析方法及其各自的針對性和局限性做出深入分析的基礎(chǔ)上,重點研究基于HHT的非平穩(wěn)信號時頻分析以及特征提取方法,所做的工作如下:①研究了HHT算法的基本理論,包括瞬時頻率、本征模態(tài)函數(shù)、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)算法以及Hilbert譜分析等。其中對于EMD算法,詳細介紹了該算法的分解原理及分解步驟,并給出了算法的完備性和正交性分析。深入分析了HHT目前存在的主要問題,包括模態(tài)混疊問題和端點效應(yīng)問題,并詳細給出了目前針對這兩個問題的相應(yīng)改進措施。②在對Hilbert時頻圖分析的基礎(chǔ)上,提出了一種基于直方圖統(tǒng)計特征的非平穩(wěn)信號特征提取方法。首先從基于HHT的信號時頻域表達出發(fā),分析了模態(tài)混疊和端點效應(yīng)問題對時頻表達的影響,通過仿真實驗將HHT與傳統(tǒng)時頻分析方法進行了比較研究,最后給出了基于時頻圖像的直方圖統(tǒng)計特征提取方法。③在對Hilbert邊際譜分析的基礎(chǔ)上,給出了一種聯(lián)合譜能量和譜熵的非平穩(wěn)信號特征提取方法。首先介紹了信號的邊際譜表示,然后通過實驗仿真分析了邊際譜與傳統(tǒng)傅里葉幅值譜在信號表達上的區(qū)別,最后介紹了基于邊際譜的信號特征提取方法,分別給出了譜能量和譜熵兩種特征量,并作了詳細分析。④將兩種特征提取方法應(yīng)用于癲癇腦電信號檢測中。分別對腦電信號進行時頻圖分析和邊際譜分析,提取了腦電信號具有顯著意義的特征向量,最后結(jié)合支持向量機技術(shù)對相應(yīng)特征進行分類驗證,實驗結(jié)果表明兩種特征提取方法在腦電信號的分類中均能取得有效的分類準確率。
【關(guān)鍵詞】：非平穩(wěn)信號 Hilbert-Huang變換 時頻分析 特征提取
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O174.2;TN911.7
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 平穩(wěn)信號的處理方法10
• 1.2.2 非平穩(wěn)信號的時頻分析方法10-12
• 1.3 HHT概述12-13
• 1.4 本論文的主要工作13-14
• 2 HHT基本理論14-24
• 2.1 HHT中的重要概念14-16
• 2.1.1 瞬時頻率14-15
• 2.1.2 本征模態(tài)函數(shù)15-16
• 2.2 EMD算法基本原理16-20
• 2.2.1 算法的迭代篩選過程16-18
• 2.2.2 算法的完備性和正交性18-20
• 2.3 存在問題及相應(yīng)改進20-23
• 2.3.1 模態(tài)混疊20-22
• 2.3.2 端點效應(yīng)22-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 3 基于HHT時頻圖的非平穩(wěn)信號特征提取方法24-36
• 3.1 引言24
• 3.2 信號的時頻圖像分析24-33
• 3.2.1 基于HHT的信號時頻域表示24
• 3.2.2 模態(tài)混疊對信號時頻表示的影響分析24-27
• 3.2.3 端點效應(yīng)對信號時頻表示的影響分析27-30
• 3.2.4 與傳統(tǒng)時頻方法的比較分析30-33
• 3.3 時頻圖像的直方圖表示33-34
• 3.4 基于直方圖的統(tǒng)計特征提取34-35
• 3.5 本章小結(jié)35-36
• 4 基于HHT邊際譜的非平穩(wěn)信號特征提取方法36-42
• 4.1 引言36
• 4.2 信號的邊際譜分析36-38
• 4.2.1 基于HHT的信號邊際譜表示36-37
• 4.2.2 與傅里葉幅值譜的比較分析37-38
• 4.3 基于邊際譜的特征提取38-41
• 4.3.1 譜能量特征38-39
• 4.3.2 譜熵特征39-41
• 4.4 本章小結(jié)41-42
• 5 HHT在非平穩(wěn)癲癇腦電信號檢測中的應(yīng)用42-56
• 5.1 引言42-43
• 5.2 腦電信號的特點及分析技術(shù)43-46
• 5.2.1 腦電信號的特點43-44
• 5.2.2 腦電信號的分析技術(shù)44-45
• 5.2.3 實驗數(shù)據(jù)介紹45-46
• 5.3 基于時頻圖特征提取方法的癲癇腦電信號檢測46-51
• 5.3.1 腦電信號時頻圖表示46-48
• 5.3.2 基于圖像直方圖的腦電信號特征提取48-50
• 5.3.3 實驗結(jié)果分析50-51
• 5.4 基于邊際譜特征提取方法的癲癇腦電信號檢測51-54
• 5.4.1 腦電信號的邊際譜表示51
• 5.4.2 基于邊際譜的腦電信號特征提取51-53
• 5.4.3 實驗結(jié)果分析53-54
• 5.5 結(jié)果比較分析54-55
• 5.6 本章小結(jié)55-56
• 6 總結(jié)與展望56-58
• 6.1 本文總結(jié)56-57
• 6.2 下一步工作展望57-58
• 致謝58-59
• 參考文獻59-63
• 附錄63
• A. 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文63
• B. 攻讀碩士學(xué)位期間取得的科研成果63

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本文編號：306300