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楼主: malong

[HHT] emd方法的 几点不明 请高手予以解答

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发表于 2006-11-28 17:32 | 显示全部楼层
原帖由 phi 于 2006-11-20 21:36 发表
huang在HHT解决非线性问题上混淆了非线性时间序列和非线性系统的响应这两个概念,也可能是故意的。总的来说HHT确实可以很好的解决非线性时间序列问题,但是对于非线性系统的响应还并不能很好的解决。

请教一下“非线性时间序列”这个概念,能否提供清晰解释此概念的书或文献名?
我找了陈兆国的《时间序列及其谱分析》,他提到了时间序列的非线性模型,但我还是不能理解一组任意的时间序列,如何能看出它是线性或非线性的呢?我认为HHT想解决的就是非线性系统的响应信号的问题,但其提法我不敢苟同。还望指教!
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发表于 2006-12-10 14:49 | 显示全部楼层

看看我的瞬时频率图

发表于 2007-1-8 17:03 | 显示全部楼层

to eight

能否传给我一份G.Rilling的程序?maowt@stu.xjtu.edu.cn
或者我qq:237790。
谢谢你哈。
发表于 2007-1-8 20:11 | 显示全部楼层
原帖由 robbiemao 于 2007-1-8 17:03 发表
能否传给我一份G.Rilling的程序?maowt@stu.xjtu.edu.cn
或者我qq:237790。
谢谢你哈。



搜索本版帖子:送给搞EMD或者HHT但没有下载到完整程序的朋友
发表于 2007-1-18 09:47 | 显示全部楼层
eight这人真不错,这段时间在看EMD,看了你的贴子,帮助很大,谢谢了先.希望你还能一如既往的帮助大家!随便问一下,看了你的上面的贴子,你应该是博士生吧?:)
发表于 2007-1-25 11:25 | 显示全部楼层
最近又有好多问题糊涂了。想问问大家
1、我从网上下载了新的EMD程序,里面都是模块化的函数,在进行分析的时候,感觉有些好像都没有用到,比如说有个关于边界处理的函数,但是有没有他结果没有什么区别,还有masking signal,有篇文章介绍这个的,不知道是我调用方法不对还是如何?
2、新旧版的EMD程序,对于imf分量的判断更为准确,分解结果也不是都不一样,但最后的剩余分量感觉莫名其妙,前面的imf分量几乎为零了,它还是像波浪一样的走势。
3、方法好像很娇气似的,稍微动一下参数,时间长度,频率等结果都有很大差异。
4、很想知道z,k,peng文章里提到的先小波处理后在进行hht分析的实现,哪位已经实现了可否提供。
自己闷住了,来问问,有哪位朋友在自己运用hht过程中,可否谈一下自己的心得,虽然方法不是万能的,问题肯定有。或许也存在着它自己的脾性,有的可能很好的掌握了,可否分享一下自己是如何来把握的?谢谢

[ 本帖最后由 zhlong 于 2007-6-14 20:46 编辑 ]
发表于 2007-1-25 20:40 | 显示全部楼层
你应该好好的看看程序,它是用不同的方法实现的,有基本的,有改进的.我想你说的没用到,是因为你运行的是基本程序,如果你再看看改进的,就明白了.当然如果你看懂了基本了,也可以自己改进.我也是最近才看HHT,且只用到EMD.感觉这个方法对我所要分析的信号处理的结果还是相当不错的.如果在研究之后还有什么不懂,可以问问eight,他在EMD上很有研究.
发表于 2007-4-22 16:09 | 显示全部楼层
eight这人真不错,这段时间在看EMD,看了你的贴子,帮助很大,谢谢了先.希望你还能一如既往的帮助大家!
发表于 2007-4-24 21:39 | 显示全部楼层
原帖由 eight 于 2006-11-23 11:07 发表
.....
c) EMD从高到低产生各IMF的特性就意味着它可以用来去噪,而并非在使用EMD之前用其他方法进行噪声处理。举个例子吧,我这段时间做的脑功能激活区检测,本质上就是去除信号的噪声,把原始的刺激恢复出来的这么一个过程。实现结果是很不错的,无论对于加性的服从规则分布(例如高斯分布、均匀分布等)的随机信号,还是对于乘性的服从规则分布(我只测试了poisson分布)的随机信号。当然了,后者的结果当然比不上前者,不过足以超过用于检测的传统方法。个人认为EMD之所以在实际中那么有效,是因为它能处理非平稳、非线性的时间序列。...

我是对一个线性调频信号加了高斯白噪声,分解结果如图,但是再进行后面的hilbert谱就乱了,所以不知道如何向你说的“并非在使用EMD之前用其他方法进行噪声处理”,是不是因为我门做后面的分析不同,你的恰好避开了噪声的影响?还是怎么处理?
1.jpg
发表于 2007-5-13 20:53 | 显示全部楼层

回复 #24 form 的帖子

你好!你上面这个图是怎么画出来的?我怎么做出的EMD是一个矩阵?
发表于 2007-5-14 09:38 | 显示全部楼层
原帖由 form 于 2007-4-24 21:39 发表

我是对一个线性调频信号加了高斯白噪声,分解结果如图,但是再进行后面的hilbert谱就乱了,所以不知道如何向你说的“并非在使用EMD之前用其他方法进行噪声处理”,是不是因为我门做后面的分析不同,你的恰好避 ...



我是对一个方波信号添加了高斯白噪声,然后通过EMD算法把原来的方波信号近似找到
发表于 2007-5-16 14:33 | 显示全部楼层
原帖由 jingrenzhi 于 2007-5-13 20:53 发表
你好!你上面这个图是怎么画出来的?我怎么做出的EMD是一个矩阵?

matlab是矩阵向量啊。就是用emd,emd_visu得到的。

[ 本帖最后由 zhlong 于 2007-6-14 20:48 编辑 ]
发表于 2007-5-16 14:38 | 显示全部楼层
原帖由 eight 于 2007-5-14 09:38 发表



我是对一个方波信号添加了高斯白噪声,然后通过EMD算法把原来的方波信号近似找到

多谢,噪声的随机性所以我每次的分解结果都不一样,有的时候在某个IMF分量中,找到原来信号,你的是一定能够找到吗
发表于 2007-5-16 14:59 | 显示全部楼层

回复 #28 form 的帖子

我是这样做的
x=(importdata);
imf=emd(x)
就用了两句话,得到的是imf矩阵,你的意思是imf=emd-visu(x)就得到图吗?
发表于 2007-5-16 15:15 | 显示全部楼层
原帖由 form 于 2007-5-16 14:38 发表

多谢,噪声的随机性所以我每次的分解结果都不一样,有的时候在某个IMF分量中,找到原来信号,你的是一定能够找到吗



对,在哪个IMF分量中不太确定。

我的方法也不一定都能找到,只是与其他(不是通过方波+噪声得到的信号,可以看作是随机信号)的分解结果差别较大,容易把方波找到而已
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