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雷达卡
Python
实现基于希尔伯特变换
Hilbert-Huang Transform
一维数据转二维图像方法的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
随着信号处理技术的不断发展，针对非线性、非平稳信号的分析方法需求日益增长，希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）作为一种强大的信号分析工具，因其自适应分解和瞬时频率分析能力，受到学术界和工程界的广泛关注。HHT主要通过经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）分解信号，提取不同的本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs），然后利用希尔伯特变换计算每个模态函数的瞬时频率，获得信号的时频分布。相比传统的傅里叶变换和小波变换，HHT更适合处理复杂的非线性非平稳数据，能够揭示信号的内在物理机制和动态特征。
当前，很多领域如机械故障诊断、生物医学信号分析、地震数据处理、金融时序预测等，都大量应用HHT进行信号特征提取和模式识别。然而，HHT产生的结果多 ...
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