简介：常规Hilbert变换对噪音很敏感，目前主要用于三瞬参数的计算。随着不断的研究，现已发展了多种广义Hilbert变换法，这些方法抗噪能力强、对边缘敏感性更高。本文介绍了频率域加窗Hilbert变换，提出了一套新的基于时间域加窗的Hilbert变换边缘检测算法。实例分析结果表明，该方法边缘检测效果与频率域加窗Hilbert变换相当，在希氏因子长度较短时其计算效率明显高于频率域的。

简介：针对高分辨雷达目标散射回波的非平稳特性，提出了利用Hilbert—Huang变换进行时频分析获得目标特性的方法。首先利用简单电磁散射模型仿真了三类目标的一维距离像，然后采用Hilbert—Huang变换对各类目标在不同姿态角下的回波进行时频分析，提取时频分布图的边际谱作为目标特征矢量，利用径向基函数神经网络分类器对特征矢量进行训练和学习，最后对三类目标作了识别，仿真对比实验验证了该方法的有效性。

简介：利用基于线圈式地磁传感器的转速测试系统获取了某型号弹丸的转速信号,简述了基于薄膜线圈式地磁传感器转速测试理论。依据实测弹丸转速信号特点,构造一个频率相近的模拟弹丸转速信号,并对此模拟信号利用Hilbert变换组成的复信号进一步得出弹丸的瞬时频率曲线。对于瞬时频率曲线出现的端点效应,采用对模拟弹丸转速信号延拓的方法。经分析,所得模拟弹丸转速的瞬时频率曲线与对瞬时频率的估计值基本相吻合,且延拓后的瞬时频率值比延拓前的瞬时频率值更准确。对基于Hilbert变换模拟转速信号瞬时频率的求解可为实测弹丸转速信号的瞬时频率分析提供有力帮助。

简介：Hilbert变换,Hilbert变换的算法,本文将Hilbert变换用于探地雷达资料的数据处理中

简介：常规Hilbert-Huang变换法中固有模态函数分量包含太宽的频率范围,且在低频区域会产生错误的频谱特征,不能分离出低能量信号成分,为克服常规方法存在的问题,须将小波分解法与Hilbert-Huang变换法相结合.首先利用小波分解方法将地震数据分解成窄带信号,然后进行经验模态分解,基于小波分解的Hilbert-Huang变换方法充分发挥两种时频分析方法的优势,有利于提高时频分析和瞬时属性提取的精度.将改进的Hilbert-Huang变换方法应用到模拟信号和实际地震数据处理中,时频分析和地震属性提取结果表明,二维时频谱具有较好的时频分辨率,瞬时地震属性具有明确的物理意义,在断层预测和储层精细描述中具有较高的应用价值.

简介：在分析Nuttall窗、Kaiser窗频谱特性的基础上,研究了加Nuttall-Kaiser组合窗三峰插值快速傅立叶变换（FFT）谐波分析算法。通过对Nuttall窗和Kaiser窗赋以一定的权重系数来构造组合窗的频谱函数,结合三峰插值法,进行多项式拟合逼近,由此推导出含有谐波分量的信号的各个参数计算公式。通过仿真验证了该组合窗三峰插值FFT算法有很强的频谱泄漏抑制能力和很小的幅值相位相对误差,极大提高了参数的计算精度。并将该算法应用到电能质量监测装置上,通过对比实验,验证了算法的可行性与实用性。

简介：随着国内用电设备增多，电气火灾的发生率也有所升高，故障电弧检测的研究成为当今热点。本文提出一种Hilbert—Huang变换与支持向量机相结合的方法，其中采用Hilbert-Huang变换对不同负载电流波形进行时域分解，从而提取各模态分量的特征值。然后采用支持向量机的自适应分类方法，通过学习不同负载下Hilbert-Huang变换得到的特征值，自适应地区分正常运行状态与故障电弧运行状态。本文以调光灯、电吹风高档、电吹风低档、电风扇和电水壶等5种类型的常用负载作为研究对象，验证算法的正确性。

简介：复杂地质条件下的油藏描述仍面临挑战。用点扩散函数（PSF）进行深度域反演的方法能够捕捉采集观测系统和复杂地质条件造成的依赖倾角的照明效应,在深度域进行振幅反演,输出声阻抗体,消除照明效应。利用野外资料实例,对比了时间域反演和深度域反演结果,识别并解释了两者之间的差别和相似性,总结了深度域反演的优点和局限性。

简介：波场重构反演是一种改进的全波形反演理论。该反演方法通过将波动方程引入目标函数中拓宽了解的寻找空间，通过重构真实波场来计算模型梯度，大大提高了计算效率的同时还减弱了局部极小值的影响。但目前该理论基本在频率域进行，而频率域反演对计算内存的需求太高，并且很难应用到实际生产中。因此，本文将波场重构反演拓展到时间域，推导了时间域波场重构的增广方程，结合模型试算结果对波场重构的模型梯度进行了修改。数值实验表明，时间域波场重构反演准确性较高并且对低频信息具有良好的重建能力。

简介：希尔伯特—黄变换（Hilbert-Huangtransform,HHT）是一种新的适合非平稳和非线性信号的分析方法,由于地震信号一般呈现出非平稳与非线性特性,因此HHT非常适合地震信号的分析。本文首先介绍了HHT中关于经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition,EMD）的实现过程,在此基础上分析了几种基于EMD获得本征模态函数（IntrinsicModeFunctions,IMF）来计算瞬时频率的算法,其中利用了两个采样间隔瞬时频率的平均来计算瞬时频率,较好地反映了地震信号频率成分随时间变化的特征。将该方法应用于四川东北部某地区海相碳酸盐岩地层三维地震叠后偏移数据处理,提取＂三瞬＂地震属性,与传统的希尔伯特变换提取的＂三瞬＂地震属性进行对比,结果表明基于HHT的＂三瞬＂地震属性结果具有更高的分辨率,IMF2的瞬时相位能够较好地刻画台地边缘生物礁相,IMF2的瞬时频率亦具有较好的分带性。将IMF2的＂三瞬＂地震属性与钻井等资料结合分析,能够更好地识别沉积相的分布。

简介：采用快速傅里叶变换（FFT）进行电力谐波分析时,很难做到整周期截断和同步采样,导致频谱泄漏,无法精确得到电力谐波各参数。对采样信号进行加窗截断,用双谱锋线插值算法修正检测结果,可改善因非同步采样导致的频谱泄漏,提高检测精度。本文提出一种改进的余弦窗,分析其频谱特性,运用多项式拟合推导出简单实用的插值修正公式,减少运算量。仿真结果表明,加改进余弦窗双谱线插值FFT算法检测精度高,有效抑制了频谱泄漏。

简介：1995年新英格兰杂志发表了美国国立神经疾病及脑卒中研究院脑卒中研究（NINDSⅠ＆Ⅱ），同年欧洲合作组急性脑卒中研究（ECASSⅠ＆Ⅱ）和北美多个国家联合研究（ATLANTISA＆B）也相继发表。这些针对重组组织型纤溶酶原激活剂（recombinanttissuetypeplasminogenactivator，rt—PA）溶栓治疗急性缺血性卒中的大型经典临床研究均证明：

简介：在特定信号帧的特定频段上嵌入秘密信息,将秘密信息嵌入到载体中,得到时域中嵌入秘密信息的信号

简介：介绍了基于LMS算法的小波变换域自适应均衡器,并分析了此类均衡器的性能.较为详细地研究了小波域自适应均衡器的维纳解、收敛条件、均方误差等问题.针对时不变及时变收敛因子2种情况进行了讨论.给出了小波域均衡算法的算法复杂度.仿真结果表明小波域自适应均衡比其时域算法具有更好的收敛性.

简介：在特定信号帧的特定频段上嵌入秘密信息,将秘密信息嵌入到载体中,得到时域中嵌入秘密信息的信号

简介：通过推导单频信号和线性调频（LFM）信号旋转角正负对称的分数阶Fourier变换（FRFT）模函数,得到一个有用的结论：单频信号正负对称旋转角的FRFT模值相等,模函数关于中心点对称,而对于LFM信号,其模幅度差别很大。根据此结论提出了一种基于观测信号正负对称旋转角的FRFT模之差的反辐射导弹（ARM）检测方法。此方法可以有效地消除载机信号的干扰。仿真结果表明,此方法在低信噪比下能有效地检测出ARM。

简介：摘要： 随着社会经济发展速度的加快，电力电子装置还有计算机空调等电器已经在人们的生活中变得很普及，带来的问题就是谐波污染变得越来越严重。在电力系统安全、稳定、经济运行方面谐波污染会对其构成潜在的威胁。因此，我们必须尽快研究出能够快速分析谐波的方法。快速傅里叶变换是是目前谐波检测最常用的方法，它很方便而且便于实现。然而，由于对非同步采样序列进行快速傅里叶变换时会出现频谱泄露和栅栏效应等现象，这很大程度的影响测量结果的准确性。所以根据快速傅里叶变换带来的问题，采用了一种基于两根谱线的加权平均来修正幅值的双峰谱线修正算法，可以用距离谐波频点最近的两根离散频谱幅值估算出我们要求的谐波的幅值；同时，利用多项式逼近方法得到了频率和幅值的修正公式，这些方法可以在一定程度上抑制频谱泄露并且提高结果的准确性。然后利用matlab平台对算法的结果进行仿真，计算结果表明，利用加窗函数可以有效减少频谱泄露，其中汉宁窗抑制频谱泄露的效果最好。利用双峰插值算法对频率，幅值，相位进行修正。其中对布莱克曼窗函数的修正效果最好，其次是汉宁窗。

简介：一个僧人在漆黑的夜晚赶路，跌跌撞撞，看不到前进的方向，突然前方出现了一个提灯的人，为僧人照亮了前方的路。僧人感谢提灯的人，而提灯的人对僧人说：“我其实是一个盲人!”僧人大惑不解，问道：“你既然看不到，那提灯又有什么用呢？”“我虽然不能用灯照明，但可以为别人照亮，也让别人可以看到我自己，这样，他们就不会因为看不见我而撞到我了。”

简介：摘要急性缺血性卒中(acute ischemic stroke，AIS)发病率高、致残率高、病死率高、医疗费用高，严重影响我国居民健康生活水平。时间窗内的静脉溶栓和机械取栓是治疗AIS的重要方法。机械取栓的时间窗从最初的6 h延长到24 h，时间窗的拓展，使更多的患者得到治疗，但超过24 h时间窗的一些患者经过严格的多模态评估后进行机械取栓也取得了较好的效果，所以单纯用时间窗评估机械取栓的适应证存在一定的局限性。近年来使用时间窗并结合组织窗的特点，去评估机械取栓的适宜人群，越来越被推崇。

简介：针对CCD光电序列探测图像中的弱小运动目标检测问题,提出了一种运动星空背景下的基于变换域特征的弱小目标检测算法。在变换域中以星点到参考恒星的变化距离为特征信息,根据恒星和目标的运动特性构建的相似性度量函数进行潜在目标点划分,通过轨迹关联最终完成弱小目标的检测。实验结果表明,该算法充分考虑了恒星、目标和噪声的灰度和运动特性,能有效的实现运动星空背景下的弱小目标检测。