HHT去噪法：解决并列双圆柱绕流实验数据分析中的噪声难题

本文主要探讨了一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)的实验数据去噪方法，并将其应用于并列双圆柱绕流的研究中。HHT作为一种新兴的时频分析工具，特别适用于处理非平稳信号，其核心内容包括经验模态分解(EMD)和变换，它能够捕捉信号的内在结构，尤其是对复杂信号的非线性动力学特性有很好的表现。 作者张宁和麻伟巍针对经验模态分解过程中常遇到的非平稳信号中低频区域和高频区域同时存在的噪声问题，提出了一种创新的方法。他们利用小波包分析作为预处理手段，对原始信号进行降噪，这有助于减少噪声对信号分析的影响。经过小波包降噪后，再运用EMD对原始信号、小波降噪后的信号以及小波包降噪后的信号进行分解，以提取出有限数量的内模函数。对这些内模函数进行HHT变换，得到了信号在时间和频率上的分布—谱。 然而，传统的HHT处理内模函数可能产生谱模糊的问题，难以进行深入分析。因此，作者提出了对每一阶内模函数分别进行HHT变换的策略，这样可以更精确地分析单个内模函数的特征，对比小波降噪和小波包降噪的结果，发现小波包降噪在处理上一层信号的低频和高频部分时，具有更高的解析度和局部分析能力。 在并列双圆柱绕流的实际案例中，这种方法的有效性和必要性得到了验证。通过处理实验数据，作者展示了HHT结合小波包降噪在时频分析中的优势，能够清晰展示信号降噪效果，提高数据分析的精度。此外，文章还引用了中图分类号O351，表明了研究主题属于流体力学和信号处理的交叉领域。 总结来说，本文不仅介绍了一种新的信号处理技术，还提供了在实际工程问题，如流体动力学中的应用实例，这对于提升非平稳信号分析的准确性和可靠性具有重要意义。