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Pyhon在振动信号处理中的高级应用（二）：希尔伯特-黄变换（HHT）的实现

文章目录 一、概述 二、算法原理 2.1 瞬时频率 2.2 经验模态分解(EMD) 三、python中实现 3.1 生成模拟信号 3.2 EMD变换 3.3 Hilbert变换 四、Tips 一、概述   希尔伯特-黄变换（HHT）是一种非线性、非平稳信号的分析处理方法。它主要有经验模态分解（EMD）和希尔伯

SQL SERVER CDC开启实操

1. 环境检查 1.1 版本检查 SELECT @@VERSION; Microsoft SQL Server 2016 (SP2-GDR) 1.2 检查CDC服务开启状态 select is_cdc_enabled from sys.databases where name='dbname'; --0为关闭，1为开启。数据库名为dbname 2. 开启CDC 2.1 开启SQL server agent服务 sp_configure 'sho

hs = hht(imf)的输出介绍

这是MATLAB官方网站对它的介绍 hs = hht(imf) 返回hs由固有模式函数指定的信号的希尔伯特频谱imf。hs对于分析包含频谱含量随时间变化的信号混合的信号很有用。用于hht对信号执行希尔伯特频谱分析，以识别局部特征。 在输入一个时间序列，并进行hs = hht(imf) 变换后的输出如下

语音信号处理——经验模式分解（EMD）及希尔伯特-黄变换（HHT）简介及matlab实现

本文介绍过程涉及到两个链接工具包，可以自己网上搜索，也可以在以下网盘下载：https://pan.baidu.com/s/1G8JdRhgBz8jFyehrgqZjMQ 提取码：x3un ，因为作者主要做语音方面工作，所以后面的说明主要以说话人识别为例。 一、经验模式分解（EMD） 关于经验模态分解的概念，网上有很多具体的讲解

基于HHT和RBF神经网络的故障检测——第二篇论文读后感

 故障诊断主要包括三部分： 　　1、故障信号检测方法（定子电流信号检测 [ 定子电流幅值和电流频谱 ] ，振动信号检测，温度信号检测，磁通检测法，绝缘检测法，噪声检测法） 　　2、故障信号的处理方法，即故障特征提取（FFT，Hilbert 变换，小波变换，Hilbert-Huang变换）。 　　3、故障识别技术 基于解析