【摘 要】
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希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)近年来被广泛的应用于分析非线性、非平稳信号。希尔伯特-黄变换由经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和希
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院仪器系,上海,2002402
【出 处】
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第十二届全国敏感元件与传感器学术会议
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希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)近年来被广泛的应用于分析非线性、非平稳信号。希尔伯特-黄变换由经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和希尔伯特谱分析(Hilbert Spectrum Analysis,HSA)两部分组成,希尔伯特-黄变换不但具有能够分析非线性非平稳信号的能力,而且对被测信号具有完全的适应性,这样就不受海森堡测不准原理制约,非常适用于分析突变信号。本文对希尔伯特-黄变换的理论算法进行了阐述,通过实验验证了方法的有效性,并应用于磁致伸缩位移传感器(Magnetostrictive Linear Position Sensor, MLPS)的信号数据分析中,同时对之前的小波变换算法进行对比,结果证明通过希尔伯特-黄变换可以得到较其他分析方法更高的稳定性和精度。
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