HHT和小波在涡街脉动流信号处理中的应用研究

论文摘要

希尔伯特黄变换（Hilbert-Huang Transform,简称HHT）是由Norden E. Huang等人于1998年提出的一种新的信号分析的方法,这种新的方法非常适合来处理非平稳信号。HHT主要由两部分组成:经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,简称EMD）和Hilbert变换,其中EMD分解是关键。本文将HHT引入到涡街脉动流量信号中来,仿真结果表明可以将这种新的方法应用到涡街脉动流信号去噪中。本论文主要探讨的是HHT去噪的问题,进行了大量的仿真研究最后将其应用到实测的涡街脉动流信号去噪中,主要的内容有:1. HHT去噪算法仿真:首先调试EMD分解的程序和Hilbert边际谱的程序,再用大量的仿真信号来验证HHT能应用于去噪声中。用简单正弦信号叠加、调幅信号和调角信号来进行详细的分析说明。2.将HHT应用在涡街脉动流量信号中的去噪:主要分析了流体两种产生涡街的方式的实测数据进行滤波去噪,即单钝体和双钝体涡街脉动流信号的滤波去噪,主要介绍了EMD尺度去噪和EMD阈值去噪。3.小波阈值去噪应用在涡街脉动流量信号中:主要分析了小波基的选取和阈值的选取这两个难点,用小波阈值去噪分析了单钝体和双钝体涡街脉动流信号。仿真结果表明:可以将HHT引入到涡街流量信号去噪中,并且HHT去噪的方法较之小波阈值去噪,既简单效果也好,在HHT去噪中EMD阈值去噪又优于EMD尺度去噪。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 前言
• 1.1 引言
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 信号处理的发展过程
• 1.2.2 涡街信号处理的方法
• 1.3 论文主要研究工作及章节安排
• 1.4 本章小结
• 第二章 希尔伯特黄变换在涡街脉动流中应用
• 2.1 希尔伯特黄变换的基本理论
• 2.1.1 瞬时频率
• 2.1.2 固有模态函数
• 2.1.3 EMD 分解
• 2.1.4 EMD 分解方法的特性
• 2.1.5 Hilbert 谱和边际谱
• 2.1.6 两种HHT 滤波方法介绍
• 2.1.6.1 EMD 尺度滤波
• 2.1.6.2 EMD 阈值滤波
• 2.2 希尔伯特-黄变换的仿真研究
• 2.2.1 HHT 在正弦叠加信号中的仿真
• 2.2.2 HHT 在模拟调制信号中的仿真
• 2.3 希尔伯特-黄变换在涡街脉动流中的应用
• 2.3.1 涡街模型
• 2.3.2 HHT 在涡街脉动流中的实验装置
• 2.3.3 HHT 在单钝体涡街脉动流中的应用
• 2.3.4 HHT 在双钝体涡街脉动流中的应用
• 2.4 本章小结
• 第三章 小波分析法在涡街脉动流中的应用
• 3.1 时频分析法的介绍
• 3.1.1 短时傅里叶变换
• 3.1.2 Gabor 变换
• 3.1.3 Wigner 分布
• 3.1.4 Cohen 类时频分布
• 3.1.5 小波变换
• 3.2 小波去噪
• 3.2.1 小波基的选取
• 3.2.2 阈值的选取
• 3.3 小波在涡街脉动流信号中的应用
• 3.3.1 单钝体涡街信号去噪
• 3.3.2 双钝体涡街信号去噪
• 3.4 本章小结
• 第四章 HHT 和小波去噪对比分析
• 4.1 评价指标的选取
• 4.1.1 信噪比
• 4.1.2 频域相对误差
• 4.2 单钝体涡街信号去噪
• 4.3 双钝体涡街信号去噪
• 4.4 HHT 去噪局限性讨论
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻硕期间取得的研究成果