【MATLAB】SSA+FFT+HHT组合算法

本文涉及的产品
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 【MATLAB】SSA+FFT+HHT组合算法


1 基本定义

SSA+FFT+HHT组合算法是一种基于奇异谱分析(SSA)、快速傅里叶变换(FFT)和希尔伯特-黄变换(HHT)的组合算法。

其中,SSA是一种时频分析方法,能够将信号分解成多个固有模态函数(IMF),并计算每个IMF的瞬时频率,提供信号的时频特征。FFT是一种高效的计算离散傅里叶变换(DFT)和其逆变换的算法,能够快速计算信号在频域上的表达,提供信号的频率特征。HHT是一种用于分析非线性和非平稳信号的数学工具,能够将信号分解成一系列IMF,并计算每个IMF的瞬时频率,提供信号的时频特征。

将SSA、FFT和HHT组合在一起,可以形成一种强大的分析方法,适用于处理非线性和非平稳信号,如语音信号、图像信号等。具体来说,这种组合算法可以按照以下步骤进行:

  1. 对信号进行SSA分解,将信号分解成多个IMF。
  2. 对每个IMF进行FFT变换,计算其频域特征。
  3. 对每个IMF进行HHT变换,计算其时频特征。
  4. 将所有IMF的频域特征和时频特征结合在一起,得到信号的全局特征。

这种组合算法的优点在于,SSA可以提取信号的局部细节,FFT可以提供信号的频率特征,而HHT可以提供信号的时频特征。通过将这三种方法结合在一起,可以更全面地分析信号的特征。

需要注意的是,这种组合算法需要较高的计算能力,特别是对于大规模的数据集,可能需要较长的计算时间。因此,在实际应用中,需要根据具体的需求和计算资源进行选择和优化。

SSA+FFT+HHT组合算法是一种基于奇异谱分析(SSA)、快速傅里叶变换(FFT)和希尔伯特-黄变换(HHT)的组合算法。

其中,SSA是一种时频分析方法,能够将信号分解成多个固有模态函数(IMF),并计算每个IMF的瞬时频率,提供信号的时频特征。FFT是一种高效的计算离散傅里叶变换(DFT)和其逆变换的算法,能够快速计算信号在频域上的表达,提供信号的频率特征。HHT是一种用于分析非线性和非平稳信号的数学工具,能够将信号分解成一系列IMF,并计算每个IMF的瞬时频率,提供信号的时频特征。

将SSA、FFT和HHT组合在一起,可以形成一种强大的分析方法,适用于处理非线性和非平稳信号,如语音信号、图像信号等。具体来说,这种组合算法可以按照以下步骤进行:

  1. 对信号进行SSA分解,将信号分解成多个IMF。
  2. 对每个IMF进行FFT变换,计算其频域特征。
  3. 对每个IMF进行HHT变换,计算其时频特征。
  4. 将所有IMF的频域特征和时频特征结合在一起,得到信号的全局特征。

这种组合算法的优点在于,SSA可以提取信号的局部细节,FFT可以提供信号的频率特征,而HHT可以提供信号的时频特征。通过将这三种方法结合在一起,可以更全面地分析信号的特征。

需要注意的是,这种组合算法需要较高的计算能力,特别是对于大规模的数据集,可能需要较长的计算时间。因此,在实际应用中,需要根据具体的需求和计算资源进行选择和优化。

除了在信号处理领域的应用,SSA+FFT+HHT组合算法还可以用于图像处理和模式识别。例如,可以利用SSA和FFT对图像进行频域和时频域分析,提取图像的特征并进行分类和识别。同时,可以利用HHT变换对图像进行边缘检测和特征提取,从而实现图像分割和目标识别等任务。

此外,这种组合算法还可以与其他算法和技术结合使用,以实现更复杂和精确的分析和应用。例如,可以将SSA与小波变换(WT)结合使用,以获得信号的更精细的频域特征;可以将HHT变换与深度学习算法结合使用,以实现更高效和准确的目标识别和图像分类等任务。

总之,SSA+FFT+HHT组合算法是一种具有广泛应用价值的分析工具,可以用于信号处理、图像处理和模式识别等领域。在应用中,需要结合具体的需求和数据特点进行选择和优化,并结合其他算法和技术实现更全面和准确的分析。同时,也需要不断探索和研究新的算法和技术,以应对日益复杂和多样化的数据处理和应用任务。

2 出图效果

附出图效果如下:

附视频教程操作:

3 代码获取

【MATLAB】SSA+FFT+HHT组合算法

https://mbd.pub/o/bread/ZZeam5Zr

【MATLAB】辛几何模态分解分解+FFT+HHT组合算法

https://mbd.pub/o/bread/ZZealJtu

【MATLAB】MODWT分解+FFT+HHT组合算法

https://mbd.pub/o/bread/ZZeZl5pr

【MATLAB】mlptdenoise 分解+FFT+HHT 组合算法

https://mbd.pub/o/bread/ZZeYmJhr

【MATLAB】EWT分解+FFT+HHT组合算法

https://mbd.pub/o/bread/ZZeXlZtu

【MATLAB】RLMD分解+FFT+HHT组合算法

https://mbd.pub/o/bread/ZZeWkplp

【MATLAB】LMD分解+FFT+HHT组合算法

https://mbd.pub/o/bread/ZZeVmJpv

【MATLAB】VMD分解+FFT+HHT组合算法

https://mbd.pub/o/bread/ZZeUl5pp

【MATLAB】小波分解+FFT+HHT组合算法

https://mbd.pub/o/bread/ZZeUk59w

【MATLAB】ICEEMDAN+FFT+HHT 组合算法

https://mbd.pub/o/bread/ZZeTlp5s

【MATLAB】CEEMDAN+FFT+HHT组合算法

https://mbd.pub/o/bread/ZZacmZZp

【MATLAB】CEEMD+FFT+HHT组合算法

https://mbd.pub/o/bread/ZZackp1r

【MATLAB】EEMD+FFT+HHT 组合算法

https://mbd.pub/o/bread/ZZablpxr

【MATLAB】EMD+FFT+HHT组合算法

https://mbd.pub/o/bread/ZZablJxs

MATLAB 开源算法及绘图代码合集汇总一览

https://www.aliyundrive.com/s/9GrH3tvMhKf

提取码: f0w7

关于代码有任何疑问,均可关注公众号(Lwcah)后,获取 up 的个人【微信号】,添加微信号后可以一起探讨科研,写作,代码等诸多学术问题,我们一起进步~

目录
相关文章
|
2天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于Retinex算法的图像去雾matlab仿真
本项目展示了基于Retinex算法的图像去雾技术。完整程序运行效果无水印,使用Matlab2022a开发。核心代码包含详细中文注释和操作步骤视频。Retinex理论由Edwin Land提出,旨在分离图像的光照和反射分量,增强图像对比度、颜色和细节,尤其在雾天条件下表现优异,有效解决图像去雾问题。
|
2天前
|
算法 数据可视化 安全
基于DWA优化算法的机器人路径规划matlab仿真
本项目基于DWA优化算法实现机器人路径规划的MATLAB仿真,适用于动态环境下的自主导航。使用MATLAB2022A版本运行,展示路径规划和预测结果。核心代码通过散点图和轨迹图可视化路径点及预测路径。DWA算法通过定义速度空间、采样候选动作并评估其优劣(目标方向性、障碍物距离、速度一致性),实时调整机器人运动参数,确保安全避障并接近目标。
|
11天前
|
算法 数据安全/隐私保护
室内障碍物射线追踪算法matlab模拟仿真
### 简介 本项目展示了室内障碍物射线追踪算法在无线通信中的应用。通过Matlab 2022a实现,包含完整程序运行效果(无水印),支持增加发射点和室内墙壁设置。核心代码配有详细中文注释及操作视频。该算法基于几何光学原理,模拟信号在复杂室内环境中的传播路径与强度,涵盖场景建模、射线发射、传播及接收点场强计算等步骤,为无线网络规划提供重要依据。
|
10天前
|
移动开发 算法 计算机视觉
基于分块贝叶斯非局部均值优化(OBNLM)的图像去噪算法matlab仿真
本项目基于分块贝叶斯非局部均值优化(OBNLM)算法实现图像去噪,使用MATLAB2022A进行仿真。通过调整块大小和窗口大小等参数,研究其对去噪效果的影响。OBNLM结合了经典NLM算法与贝叶斯统计理论,利用块匹配和概率模型优化相似块的加权融合,提高去噪效率和保真度。实验展示了不同参数设置下的去噪结果,验证了算法的有效性。
|
9天前
|
算法 决策智能
基于SA模拟退火优化算法的TSP问题求解matlab仿真,并对比ACO蚁群优化算法
本项目基于MATLAB2022A,使用模拟退火(SA)和蚁群优化(ACO)算法求解旅行商问题(TSP),对比两者的仿真时间、收敛曲线及最短路径长度。SA源于金属退火过程,允许暂时接受较差解以跳出局部最优;ACO模仿蚂蚁信息素机制,通过正反馈发现最优路径。结果显示SA全局探索能力强,ACO在路径优化类问题中表现优异。
|
24天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于改进遗传优化的BP神经网络进行金融序列预测,使用MATLAB2022A实现。通过对比BP神经网络、遗传优化BP神经网络及改进遗传优化BP神经网络,展示了三者的误差和预测曲线差异。核心程序结合遗传算法(GA)与BP神经网络,利用GA优化BP网络的初始权重和阈值,提高预测精度。GA通过选择、交叉、变异操作迭代优化,防止局部收敛,增强模型对金融市场复杂性和不确定性的适应能力。
162 80
|
12天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB2022a实现时间序列预测,采用CNN-GRU-SAM网络结构。卷积层提取局部特征,GRU层处理长期依赖,自注意力机制捕捉全局特征。完整代码含中文注释和操作视频,运行效果无水印展示。算法通过数据归一化、种群初始化、适应度计算、个体更新等步骤优化网络参数,最终输出预测结果。适用于金融市场、气象预报等领域。
基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
|
12天前
|
算法
基于龙格库塔算法的锅炉单相受热管建模与matlab数值仿真
本设计基于龙格库塔算法对锅炉单相受热管进行建模与MATLAB数值仿真,简化为喷水减温器和末级过热器组合,考虑均匀传热及静态烟气处理。使用MATLAB2022A版本运行,展示自编与内置四阶龙格库塔法的精度对比及误差分析。模型涉及热传递和流体动力学原理,适用于优化锅炉效率。
|
18天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于遗传优化的双BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于遗传优化的双BP神经网络实现金融序列预测,使用MATLAB2022A进行仿真。算法通过两个初始学习率不同的BP神经网络(e1, e2)协同工作,结合遗传算法优化,提高预测精度。实验展示了三个算法的误差对比结果,验证了该方法的有效性。
|
20天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于PSO粒子群优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目展示了基于PSO优化的CNN-GRU-SAM网络在时间序列预测中的应用。算法通过卷积层、GRU层、自注意力机制层提取特征,结合粒子群优化提升预测准确性。完整程序运行效果无水印,提供Matlab2022a版本代码,含详细中文注释和操作视频。适用于金融市场、气象预报等领域,有效处理非线性数据,提高预测稳定性和效率。