【摘 要】
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希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transformation,HHT),是先把一列时间序列数据通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD),然后经过希尔伯特变换获得频谱的信号处理
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希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transformation,HHT),是先把一列时间序列数据通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD),然后经过希尔伯特变换获得频谱的信号处理新方法.详细地介绍了HHT方法的理论和算法.首先,通过仿真信号把该方法与小波变换(Wavelet Transformation,WT)方法进行了比较研究,验证了方法的优越性;然后,把该方法用于旋转机械油膜涡动故障诊断中,研究结果表明:该方法相对传统的分析方法在较低转速区能更早发现
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