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1.什么是HHT?HHT就是先将信号进行经验模态分解(EMD分解),然后将分解后的每个IMF分量进行Hilbert变换,得到信号的时频属性的一种时频分析方法。2.EMD分解的步骤。EMD分解的流程图如下:3.实例演示。给定频率分别为10Hz和35Hz的两个正弦信号相叠加的复合信号,采样频率fs=2048Hz的信号,表达式如下:y=5sin(2*pi*10t)+5*sin(2*pi*35t)(1)为了对比,先用fft对求上述信号的幅频和相频曲线。1.functionfftfenxi2.clear;clc;3.N=2048;4.%fft默认计算的信号是从0开始的5.t=linspace(1,2,N);deta=t(2)-t(1);1/deta6.x=5*sin(2*pi*10*t)+5*sin(2*pi*35*t);7.%N1=256;N2=512;w1=0.2*2*pi;w2=0.3*2*pi;w3=0.4*2*pi;8.%x=(t>=-200&t<=-200+N1*deta).*sin(w1*t)+(t>-200+N1*deta&t<=-200+N2*deta).*sin(w2*t)+(t>-200+N2*deta&t<=200).*sin(w3*t);9.y=x;10.m=0:N-1;11.f=1./(N*deta)*m;%可以查看课本就是这样定义横坐标频率范围的12.%下面计算的Y就是x(t)的傅里叶变换数值13.%Y=exp(i*4*pi*f).*fft(y)%将计算出来的频谱乘以exp(i*4*pi*f)得到频移后[-2,2]之间的频谱值14.Y=fft(y);15.z=sqrt(Y.*conj(Y));16.plot(f(1:100),z(1:100));17.title('幅频曲线')18.xiangwei=angle(Y);19.figure(2)20.plot(f,xiangwei)21.title('相频曲线')22.figure(3)23.plot(t,y,'r')24.%axis([-2,2,0,1.2])25.title('原始信号')复制代码(2)用Hilbert变换直接求该信号的瞬时频率1.clear;clc;clf;2.%假设待分析的函数是z=t^33.N=2048;4.%fft默认计算的信号是从0开始的5.t=linspace(1,2,N);deta=t(2)-t(1);fs=1/deta;6.x=5*sin(2*pi*10*t)+5*sin(2*pi*35*t);7.z=x;8.hx=hilbert(z);9.xr=real(hx);xi=imag(hx);10.%计算瞬时振幅11.sz=sqrt(xr.^2+xi.^2);12.%计算瞬时相位13.sx=angle(hx);14.%计算瞬时频率15.dt=diff(t);16.dx=diff(sx);17.sp=dx./dt;18.plot(t(1:N-1),sp)19.title('瞬时频率')20.复制代码小结:傅里叶变换不能得到瞬时频率,即不能得到某个时刻的频率值。Hilbert变换是求取瞬时频率的方法,但如果只用Hilbert变换求出来的瞬时频率也不准确。(出现负频,实际上负频没有意义!)(3)用HHT求取信号的时频谱与边际谱1.functionHHT2.clear;clc;clf;3.N=2048;4.%fft默认计算的信号是从0开始的5.t=linspace(1,2,N);deta=t(2)-t(1);fs=1/deta;6.x=5*sin(2*pi*10*t)+5*sin(2*pi*35*t);7.z=x;8.c=emd(z);9.10.%计算每个IMF分量及最后一个剩余分量residual与原始信号的相关性11.[m,n]=size(c);12.fori=1:m;13.a=corrcoef(c(i,:),z);14.xg(i)=a(1,2);15.end16.xg;17.18.fori=1:m-119.%--------------------------------------------------------------------20.%计算各IMF的方差贡献率21.%定义:方差为平方的均值减去均值的平方22.%均值的平方23.%imfp2=mean(c(i,:),2).^224.%平方的均值25.%imf2p=mean(c(i,:).^2,2)26.%各个IMF的方差27.mse(i)=mean(c(i,:).^2,2)-mean(c(i,:),2).^2;28.end;29.mmse=sum(mse);30.fori=1:m-131.mse(i)=mean(c(i,:).^2,2)-mean(c(i,:),2).^