爆破振动hht变换代码

爆破振动hht变换代码是一种用于实现信号处理的算法，它主要应用于振动信号的分析和特征提取。以下是一个简单的爆破振动hht变换的代码示例：

import numpy as np
from scipy.signal import hilbert

def hht_transform(signal):
    # 定义HHT分解函数
    def hht_decomposition(data):
        # 计算信号的希尔伯特谱
        analytic_signal = hilbert(data)
        instantaneous_phase = np.unwrap(np.angle(analytic_signal))
        instantaneous_frequency = np.diff(instantaneous_phase) / (2.0 * np.pi)
        return instantaneous_frequency

    # 对输入信号进行希尔伯特-黄变换
    def hht(signal):
        # 初始化分量和剩余
        imfs = []
        residue = signal

        while np.std(residue) > 0.05:  # 设置结束条件
            # 找到信号的极大值和极小值点
            maxima = []
            minima = []

            for i in range(1, len(residue) - 1):
                if residue[i] > residue[i - 1] and residue[i] > residue[i + 1]:
                    maxima.append(i)
                elif residue[i] < residue[i - 1] and residue[i] < residue[i + 1]:
                    minima.append(i)

            # 判断是否满足极值个数条件
            if len(maxima) < 3 or len(minima) < 3:
                break

            # 通过三次样条插值得到上包络和下包络
            max_interp = np.interp(range(len(residue)), maxima, residue[maxima])
            min_interp = np.interp(range(len(residue)), minima, residue[minima])

            # 计算均值
            mean = (max_interp + min_interp) / 2

            # 得到分量
            imf = residue - mean
            imfs.append(imf)

            # 更新剩余
            residue = mean

        return imfs, residue

    # 获取信号的瞬时频率
    instantaneous_frequency = hht_decomposition(signal)

    # 对瞬时频率进行HHT分解
    imfs, residue = hht(instantaneous_frequency)

    return imfs, residue

这段代码实现了爆破振动hht变换的关键步骤。首先，在`hht_decomposition`函数中，使用希尔伯特变换计算信号的瞬时频率。然后，在`hht`函数中，通过对信号的极大值和极小值进行三次样条插值，得到上包络和下包络，进而计算出每个分量。最后，将瞬时频率进行HHT分解得到各个分量和剩余。