【信号分析】基于HHT算法谐波和间谐波分析附Matlab代码

简介: 【信号分析】基于HHT算法谐波和间谐波分析附Matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

信号分析是一种重要的技术,用于研究和理解各种信号的特性和行为。在工程领域,信号分析可以帮助我们识别和解决各种问题,从而提高系统的性能和可靠性。在本文中,我们将介绍一种基于HHT(Hilbert-Huang变换)算法的信号分析方法,即谐波和间谐波分析。

谐波和间谐波是信号中常见的两种特征。谐波是指在信号中频率为整数倍的成分,而间谐波是指频率不是整数倍的成分。谐波和间谐波的分析对于了解信号的频率特性和非线性行为非常重要。

HHT算法是一种用于非线性和非平稳信号分析的方法。它基于两个主要的步骤:经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)和Hilbert谱分析。EMD是一种将信号分解为一组本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,简称IMFs)的方法,而Hilbert谱分析则用于计算每个IMF的瞬时频率和幅度。

在进行谐波和间谐波分析之前,我们首先需要对信号进行EMD分解。EMD将信号分解为一组IMFs,每个IMF代表信号中的一个频率成分。通过对每个IMF进行Hilbert谱分析,我们可以得到每个IMF的瞬时频率和幅度。

对于谐波分析,我们可以通过检查每个IMF的瞬时频率来确定是否存在谐波成分。如果一个IMF的瞬时频率是另一个IMF的整数倍,那么它们之间就存在谐波关系。通过分析谐波成分的幅度和相位,我们可以了解信号中谐波成分的特性和行为。

对于间谐波分析,我们可以通过检查每个IMF的瞬时频率来确定是否存在间谐波成分。如果一个IMF的瞬时频率不是另一个IMF的整数倍,那么它们之间就存在间谐波关系。通过分析间谐波成分的幅度和相位,我们可以了解信号中间谐波成分的特性和行为。

谐波和间谐波分析可以帮助我们深入了解信号的频率特性和非线性行为。通过使用HHT算法,我们可以对信号进行高精度的谐波和间谐波分析,从而更好地理解和处理

核心代码


         

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 彭祖群.基于改进小波包逆变器谐波分析与检测的研究[D].广东工业大学,2016.

[2] 徐健,张禹,吴飞飞.基于改进HHT算法的谐波信号分析方法[J].电子测量技术, 2018, 41(8):5.DOI:CNKI:SUN:DZCL.0.2018-08-006.

[3] 马建,陈克绪,窦晓波,等.一种基于HHT分析的电能表动态测试信号拟合方法:CN201610394141.5[P].CN106021805A[2023-08-30].

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍅 仿真咨询

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配
、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 火灾扩散

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、状态估计



相关文章
|
3天前
|
算法
基于GA遗传优化的混合发电系统优化配置算法matlab仿真
**摘要:** 该研究利用遗传算法(GA)对混合发电系统进行优化配置,旨在最小化风能、太阳能及电池储能的成本并提升系统性能。MATLAB 2022a用于实现这一算法。仿真结果展示了一系列图表,包括总成本随代数变化、最佳适应度随代数变化,以及不同数据的分布情况,如负荷、风速、太阳辐射、弃电、缺电和电池状态等。此外,代码示例展示了如何运用GA求解,并绘制了发电单元的功率输出和年变化。该系统原理基于GA的自然选择和遗传原理,通过染色体编码、初始种群生成、适应度函数、选择、交叉和变异操作来寻找最优容量配置,以平衡成本、效率和可靠性。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于鲸鱼优化的knn分类特征选择算法matlab仿真
**基于WOA的KNN特征选择算法摘要** 该研究提出了一种融合鲸鱼优化算法(WOA)与K近邻(KNN)分类器的特征选择方法,旨在提升KNN的分类精度。在MATLAB2022a中实现,WOA负责优化特征子集,通过模拟鲸鱼捕食行为的螺旋式和包围策略搜索最佳特征。KNN则用于评估特征子集的性能。算法流程包括WOA参数初始化、特征二进制编码、适应度函数定义(以分类准确率为基准)、WOA迭代搜索及最优解输出。该方法有效地结合了启发式搜索与机器学习,优化特征选择,提高分类性能。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于BP神经网络的64QAM解调算法matlab性能仿真
**算法预览图省略** MATLAB 2022A版中,运用BP神经网络进行64QAM解调。64QAM通过6比特映射至64复数符号,提高数据速率。BP网络作为非线性解调器,学习失真信号到比特的映射,对抗信道噪声和多径效应。网络在处理非线性失真和复杂情况时展现高适应性和鲁棒性。核心代码部分未显示。
|
2天前
|
算法 计算机视觉
基于Chan-Vese算法的图像边缘提取matlab仿真
**算法预览展示了4幅图像,从边缘检测到最终分割,体现了在matlab2022a中应用的Chan-Vese水平集迭代过程。核心代码段用于更新水平集并显示迭代效果,最后生成分割结果及误差曲线。Chan-Vese模型(2001)是图像分割的经典方法,通过最小化能量函数自动检测平滑区域和清晰边界的图像分割,适用于复杂环境,广泛应用于医学影像和机器视觉。**
|
4天前
|
缓存 算法
基于机会网络编码(COPE)的卫星网络路由算法matlab仿真
**摘要:** 该程序实现了一个基于机会网络编码(COPE)的卫星网络路由算法,旨在提升无线网络的传输效率和吞吐量。在MATLAB2022a中测试,结果显示了不同数据流个数下的网络吞吐量。算法通过Dijkstra函数寻找路径,计算编码机会(Nab和Nx),并根据编码机会减少传输次数。当有编码机会时,中间节点执行编码和解码操作,优化传输路径。结果以图表形式展示,显示数据流与吞吐量的关系,并保存为`R0.mat`。COPE算法预测和利用编码机会,适应卫星网络的动态特性,提高数据传输的可靠性和效率。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
m基于深度学习的OFDM+QPSK链路信道估计和均衡算法误码率matlab仿真,对比LS,MMSE及LMMSE传统算法
**摘要:** 升级版MATLAB仿真对比了深度学习与LS、MMSE、LMMSE的OFDM信道估计算法,新增自动样本生成、复杂度分析及抗频偏性能评估。深度学习在无线通信中,尤其在OFDM的信道估计问题上展现潜力,解决了传统方法的局限。程序涉及信道估计器设计,深度学习模型通过学习导频信息估计信道响应,适应频域变化。核心代码展示了信号处理流程,包括编码、调制、信道模拟、降噪、信道估计和解调。
23 8
|
6天前
|
机器学习/深度学习 算法 语音技术
基于语音信号MFCC特征提取和GRNN神经网络的人员身份检测算法matlab仿真
**语音识别算法概览** MATLAB2022a中实现,结合MFCC与GRNN技术进行说话人身份检测。MFCC利用人耳感知特性提取语音频谱特征,GRNN作为非线性映射工具,擅长序列学习,确保高效识别。预加重、分帧、加窗、FFT、滤波器组、IDCT构成MFCC步骤,GRNN以其快速学习与鲁棒性处理不稳定数据。适用于多种领域。
|
6天前
|
算法
基于蝗虫优化的KNN分类特征选择算法的matlab仿真
摘要: - 功能:使用蝗虫优化算法增强KNN分类器的特征选择,提高分类准确性 - 软件版本:MATLAB2022a - 核心算法:通过GOA选择KNN的最优特征以改善性能 - 算法原理: - KNN基于最近邻原则进行分类 - 特征选择能去除冗余,提高效率 - GOA模仿蝗虫行为寻找最佳特征子集,以最大化KNN的验证集准确率 - 运行流程:初始化、评估、更新,直到达到停止标准,输出最佳特征组合
|
5天前
|
传感器 算法
ANC主动降噪理论及Matlab代码实现
ANC主动降噪理论及Matlab代码实现
|
1月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度