改进Hilbert-Huang变换在非平稳信号时频分析中的应用

"该资源是一篇发表在2006年5月《上海交通大学学报》上的科研论文，由毛炜、金荣洪、耿军平、李家强四位作者撰写。文章主要介绍了一种针对非平稳信号时频分析的新方法，即基于改进Hilbert-Huang变换（HHT）的分析技术。该方法通过优化经验模式分解（EMD）的筛选停止准则提升了解析精度，并结合Hilbert谱分析，用于在高噪声环境中识别雷达目标信号和干扰信号。通过使用线性调频连续波（FMCW）信号模型进行仿真，证明了改进后的HHT方法在低信噪比条件下的非平稳信号分析中的有效性。" 本文的核心知识点包括： 1. **Hilbert-Huang变换（HHT）**：HHT是一种专门用于非平稳信号分析的方法，它结合了经验模式分解（EMD）和Hilbert谱分析两部分。HHT可以提供信号的瞬时频率和振幅信息，适用于非线性、非平稳信号的分析。 2. **经验模式分解（EMD）**：EMD是HHT的基础，是一种自适应的数据分析方法，能将复杂信号分解成一系列简化的本征模态函数（IMFs）。在原始的EMD过程中，存在筛选停止准则，该准则可能影响分解的准确性和效率。论文中提出了改进的筛选停止准则以提高分解精度。 3. **改进的筛选停止准则**：这一改进使得EMD在处理非平稳信号时，能够更准确地分离出不同时间尺度的成分，从而提高信号分析的准确性。 4. **Hilbert谱分析**：在EMD分解之后，通过Hilbert谱分析计算每个IMF的瞬时频率和振幅，得到Hilbert谱，可以清晰地展示信号在时频域的特征。 5. **线性调频连续波（FMCW）信号模型**：FMCW雷达信号常用于雷达系统，具有良好的距离分辨率和低功率消耗特性。论文采用这种信号模型来验证改进HHT方法的有效性。 6. **高噪声环境下的信号检测**：在高噪声背景下，传统的信号处理方法可能失效。论文提出的方法能够通过分析时频分布特征，有效地检测低信噪比的雷达目标信号并分离干扰信号。 7. **应用领域**：这种方法主要应用于雷达信号处理，特别是对于非平稳和低信噪比信号的分析，对于提高雷达系统的探测能力和抗干扰能力具有重要意义。 8. **文献分类号和标识码**：中国分类号“TN957.51”表明这是关于电子与通信领域的研究，文献标识码“A”表示这是一篇原创性的科学论文。 通过上述改进，HHT方法在非平稳信号处理领域展现出了更高的性能，对于理解和应用非平稳信号的时频分析提供了新的工具。