边际谱谱估计问题
我现在在做毕业设计 导师布置的题目是hht在谱估计中的应用（还要求写出hht在非平稳信号谱估计的优势），以前从来没有接触过hht，就连非平稳信号也没怎么接触过，现在一筹莫展，去问了导师，导师也不清楚能不能做出来。请大大们帮我想想 ，只要找到一个能做出来边际谱和谱估计的合适的非平稳信号和它的程序就行了！！小弟在此感激不尽！！[ 本帖最后由 zhangnan3509 于 2008-6-2 14:42 编辑 ] 唉，跟我一样。导师给的信号太恶心了，我正郁闷着。等待大侠的出现啊。
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呵呵，自己才是主题啊！:victory:回复 楼主 的帖子
我没做过hht的谱估计，所以提醒楼主看看别的文献和外文文献，还有hht的专著上一些内容，能不能找到相似的研究，多一些启发 真的是一筹莫展了 还有一个星期就交稿了 现在问题是找不到哪个信号的边际谱是理想的 其实有了正确的边际谱就好多了回复 5楼 的帖子
多找点数据去处理，并不是随便什么信号拿过来 就能出好结果的。有时候论文就是这样的，很无奈 有哪个数据能得到比较好的边际谱 非平稳 的行 实在不好找 就平稳也行 麻烦帮我想一下 谢谢了[ 本帖最后由 zhangnan3509 于 2008-6-2 17:56 编辑 ] 不知道你想过没有，如果是拿平稳的信号或者非平稳效果好的信号，结果是传统的谱估计算法也能做到，甚至效果更好，这个时候你怎么体现hht谱估计的优势？你的论文怎么做？这不是自相矛盾吗？
我觉得你应该跟导师沟通一下，他有这个想法肯定是有自己的考虑，也许你没领会意思呢 导师现在是讲师 年纪很轻 她主要是微机接口与单片机比较厉害 然后会vb 对于matlab研究也不算太深 我现在的问题是我想先用两个正弦信号加上randn的高斯白噪声 然后做谱估计 先画出边际谱 因为这种信号已经用welch发和ar模型法做过 所以什么形状很清楚了 边际谱本身就是一个时频谱 所以不论如何也应该在那两个正弦分量的频率位置有谱峰 但是实际情况是加了燥生后 就连谱峰都很难分辨了 我的预期是 因为hht的分辨率高嘛 所以那两个谱峰应该比较窄 然后就算那两个正弦分量靠得很近也可以分辨 但结果是在一些其他的地方出现了普通（除了两头）然后那两个分量处却的谱峰一点也不干净 真不知道该怎么办了
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边际谱好像不应该被定义为时频谱吧，而且如果正弦信号频率太相近的话，hht是不容易分开的，起码用目前rilling的程序是这样的，只要看emd的分解效果图就明白了，所以两个正弦信号的如果幅值一样的话，频率比应该大于2。 我用25hz 和75hz 两个正弦分量做出来的还满好：clear;
fs=1000;
tsp=1
t=1/fs:1/fs:tsp;
x2=sin(2*25*pi*t)+5*sin(2*75*pi*t);%+randn(size(t));
xn=x2;
imf= emd(xn);
=size(imf);
figure(1)
for i=1:m
subplot(m,1,i);
plot(imf(i,1:1000));
end
= hhspectrum(imf);
= toimage(A,f,tt,length(tt));
N=length(xn);
for k=1:size(E,1)
bjp(k)=sum(E(k,:))*1/fs*1/tsp;
end
f=(0:N-3)/N*(fs/2);
figure(2)
plot(f,bjp);
axis();
xlabel('频率 / Hz');
ylabel('幅值');
但是如果加上高斯白噪声信号（randn（size（t）））结果就变得很奇怪： 但是加上了高斯白噪声后 （randn（size（t）））结果就变成了这样：
有没有人知道这是为什么啊？？现在之能找一些纯正弦信号做了 随机信号的频率对EMD分解影响比较大，因为它的频带范围很宽，EMD分解对HHT的影响很大，所以不建议你用纯正弦信号加随机噪声来做非平稳信号分析。EMD对噪声比较敏感，我这里有点信号也做了分解，消噪处理后效果还可以，但是HHT的边际谱分析做的不是很好，也不知道原因，问题还是解决不太好，后面的问题就只能自己解决了。
[ 本帖最后由 zhangnan3509 于 2008-6-4 09:16 编辑 ]
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