希尔伯特-黄变换在非平稳信号分析中的应用研究

"希尔伯特黄变换的硕士毕业论文，主要探讨了希尔伯特黄变换在非平稳信号分析中的应用，作者黄诚惕，指导教师彭安金和孟建，来自西南交通大学，专业为检测技术与自动化装置。" 希尔伯特黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）是一种专门针对非平稳信号分析的时频分析方法。它由希尔伯特变换和经验模式分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）两部分组成。希尔伯特变换是一种数学工具，可以为实值信号构造一个解析信号，提供信号的瞬时幅度和瞬时频率信息。而经验模式分解则是一种数据驱动的自适应信号分解方法，能够将复杂的非线性、非平稳信号分解为一系列称为内在模态函数（Intrinsic Mode Function, IMF）的简单成分。 传统的信号分析，如傅立叶变换，基于线性、高斯性和平稳性的假设，对于分析非平稳信号存在局限性，因为它只能提供全局频谱信息，无法揭示信号随时间变化的局部特性。而希尔伯特黄变换克服了这些局限，通过EMD将信号分解为多个IMF分量，每个分量代表信号的一个特定频率成分，并且这些成分随时间变化。然后应用希尔伯特变换，计算每个IMF分量的瞬时频率和幅度，从而得到信号的时频分布，提供更精确的信号特征描述。 在论文中，作者黄诚惕可能深入探讨了希尔伯特黄变换的理论基础、算法实现以及在语音信号、机械振动、心电图、雷达信号和地震信号等非平稳信号分析中的具体应用案例。此外，论文可能还对比分析了希尔伯特黄变换与其他时频分析方法的优缺点，比如短时傅立叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）和小波变换（Wavelet Transform），并讨论了HHT在实际工程问题中的应用效果和潜在价值。 国内外对时变信号处理的研究持续发展，时频分析方法，尤其是希尔伯特黄变换，已经成为现代信号处理领域的重要研究方向。这一领域的研究不仅推动了信号处理理论的进步，而且在通信、医学诊断、地震预测、机械故障检测等多个领域都有广泛的应用前景。通过对时变信号处理新技术的深入研究，可以更准确地理解和利用这些信号，服务于科学技术各个领域的实践需求。