说明：把HHT和神经网络结合起来，识别出是否故障。对于HHT变换，这里用到的是它的IMF分解，然后用能量理论来判别哪些模组是虚假分量，哪些是是真实分量。对于EMD分解后的谱进行特征提取 ，利用的理论基础就是模糊熵。计算出真实 分量的模糊熵，作为输入层；输出层为两个神经元，为0（故障 ）1（正常 （正常 ）...

EMD-特征提取 emd-熵 imf能量 分解-变换 故障特征

说明：一种新的信号分解方法，算法简单，速度快，效率高。有仿真程序。 它由输入数据自驱动分解，类似于经验模态分解（EMD），可将一个复杂的信号分解成几个适当的旋转分量和一个残差。

说明：实现希尔伯特-黄变换的功能，并带有一段测试数据。希尔伯特-黄变换是使用EMD分解将信号分解为本征模态函数（IMF），然后求得IMF分量的瞬时频率。其对于非稳态和非线性信号具有优良的效果。

EMD-IMF频率 测试函数MATLAB 模态分量 imf分量 imf

说明：利用经验模态分解进行故障预测，信号分析。经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）法是黄锷（N. E. Huang）在美国国家宇航局与其他人于1998年创造性地提出的一种新型自适应信号时频处理方法，特别适用于非线性非平稳信号的分析处理。

说明：经验模态分解工具箱，亲测可用，里面的例子是对脑电波分解的

说明：针对矿浆管道工况调整给泄漏检测带来的干扰，准确提取泄漏信号的特征量是降低泄漏误报、漏报的关键。为此，提出了一种基于经验模态分解（EMD）、Hilbert能量谱与变量预测模型（VPMCD）相结合的泄漏检测方法。该方法首先将压力信号分解成若干个固有模态函数（IMF）之和，然后将IMF分量进行Hilber...

分解 工况预测 Hilbert谱 IMF选择 VPMCD

说明：本文提出一种新的智能故障诊断方法,基于统计分析,提出了一种改进的距离的评价技术和适应性类神经模糊推论系统(简称ANFIS)。该方法包括三个阶段。首先，不同的特征，包括时域统计特性、频域统计特性和经验模态分解（EMD）能量。　

评价技术 适应性类 神经模糊 ANFIS EMD

说明：变分模态分解算法是2014年新提出的，广泛应用于信号处理领域。 VMD分解的子程序，给定分解的时域信号，数据保真约束平衡参数、噪声波峰时间步长、VMD分解个数、迭代精度可以得到 分解的子分量、子分量的波谱、各模式的中心频率。

变分模态分解 vmd 数据分解算法 variational-mode VMD分解个数

说明：经验模态分解，将一维离散数据信号分解成本征模态函数，从而将非平稳信号分解成相对相对独立的频率成分的相加

说明：经验模式分解源码 学习希尔波特黄变换的参考程序 源于Internet网络，欢迎传播交流！-Empirical mode decomposition source learning Hilbert Huang Transform reference procedures from Intern...

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