HilbertHuang变换及其若干改进研究的任务书.docx

HilbertHuang变换及其若干改进研究的任务书
一、任务背景
随着现代科学技术的不断发展，信号处理在各领域得到了广泛的应用。在目标检测、故障诊断、图像处理等领域，如何有效地提取信号的特征信息成为了研究者所关注的问题。
Hilbert-Huang变换（HHT）是一种新兴的信号处理方法，它可以将非线性非平稳信号分解成若干个内禀模态函数（IMF），从而得到信号的局部特征。然而，HHT方法也存在一些问题，如对噪声敏感、模态重叠等，因此需要对其进行改进和优化。
目前，国内外对HHT的改进研究也取得了一定进展，例如局部自相关函数改进的HHT（LAR-HHT）、模态分段拟合改进的HHT（MDD-HHT）等，这些改进方法都在一定程度上提高了HHT的分解精度和适用范围。
因此，本任务旨在深入研究HHT及其若干改进方法，探讨其理论基础和应用价值，并在此基础上开展一系列的算法改进和优化研究，为非线性非平稳信号处理领域的进一步发展提供参考和支撑。
二、任务目标
1.深入研究HHT的理论基础、算法流程和实现原理，掌握其基本特点和优缺点。
2.分析目前HHT存在的问题和局限，并归纳总结国内外已有的HHT改进方法及其优缺点。
3.针对HHT存在的问题和局限，提出新的改进思路和方法，并针对其有效性和可操作性开展相应的实验验证和比对分析。
4.探讨改进后的HHT在非线性非平稳信号处理领域中的实际应用价值，并开展相关场景模拟和数据处理实验。
五、任务要求
1.具备一定的信号处理、数学分析和程序设计能力，熟练掌握MATLAB、Python、C++等编程语言及常用数学软件工具。
2.具备较好的文献检索、阅读和总结能力，了解国内外HHT及其改进方法的研究现状和发展趋势。
3.具备良好的团队协作和沟通能力，能够与实验室成员合作完成研究任务。
4.能够撰写高质量的报告和论文，发表一定数量的学术论文和专利。
五、研究成果
1.完成对HHT及其改进方法的理论研究和实验验证，形成若干高质量的学术论文和专利。
2.提出新的HHT改进方法并获得一定的实验效果，在相关期刊和会议上发表3篇以上学术论文。
3.实现改进方法的程序设计和实验验证，开源相关代码和数据集，为后续研究提供参考和支持。
4.向实验室领导汇报研究进展情况和研究成果，定期参加实验室及相关学术会议交流，积极推广研究成果。