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非線性非平穩數據自適應分析方法 版權信息
- ISBN：9787030753540
- 條形碼：9787030753540 ; 978-7-03-075354-0
- 裝幀：精裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
非線性非平穩數據自適應分析方法 內容簡介
非線性、非平穩數據的處理和分析，一直是學術和工程界關注的熱點問題之一。然而遺憾的是，即使是數據分析領域經久不衰的傅里葉變換，長期以來也受到平穩性假設的束縛，因此無法在時間和空間分辨率上同時達到很優。為此，發展一套適用于非線性、非平穩數據的自適應分析方法，是打破現有線性平穩框架、一窺物理世界本質的迫切需求。黃鍔院士是數據分析領域的專家，他多年以來致力于海洋物理及相關工程的研究，并先后提出了經驗模態分解、希爾伯特-黃變換、全息希爾伯特譜分析等一系列經典的非線性、非平穩數據自適應分析方法，并在航空航天、橋梁建筑、生物醫藥等領域均取得了一系列杰出的成果。本書由上述方法的提出者黃鍔院士親自執筆，詳細介紹了上述方法的起源、思想以及特性。全書包括非線性非平穩分析方法概述、經驗模態分解、瞬時頻率、希爾伯特-黃變換、全息希爾伯特譜分析、非線性分析方法應用概述六個部分，中間四個章節雖為方法介紹，但也均包含理論和實例講解，以幫助讀者吃透這些方法的核心思想和適用性，并啟發讀者對非線性、非平穩數據分析產生更加深入的思考。
非線性非平穩數據自適應分析方法 目錄
目錄前言全書框架圖 第1章 非線性非平穩數據分析方法概述 1 1.1 數據分析中的常見概念及其局限性 1 1.2 自適應數據分析的理念和優勢 5 1.3 部分非線性非平穩數據分析方法概述 11 1.3.1 非平穩數據處理方法 11 1.3.2 非線性數據處理方法 18 1.3.3 小結 21 第2章 經驗模態分解 22 2.1 簡介 22 2.2 經驗模態分解：篩分過程 28 2.3 EMD二進濾波器組以及IMFs的統計顯著性 36 2.4 本征模態函數的特性 46 2.4.1 完備性 48 2.4.2 正交性 48 2.4.3 收斂性 50 2.4.4 性 51 2.4.5 停止準則 52 2.4.6 端點效應 60 2.5 EMD的變體 62 2.5.1 間斷檢驗 63 2.5.2 集合經驗模態分解 63 2.5.3 互補集合經驗模式分解 75 2.5.4 共軛自適應二進掩模經驗模態分解 75 2.5.5 基于B樣條的經驗模態分解 82 2.5.6 基追蹤和非線性優化 83 2.6 多變量和多維EMD 86 2.6.1 多變量EMD 86 2.6.2 多維EMD 932.7 趨勢、去趨勢和回歸 105 第3章 瞬時頻率 119 3.1 背景 119 3.2 瞬時頻率計算的傳統方法 128 3.2.1 動力學系統的哈密頓方法 128 3.2.2 Teager能量算子（TEO） 129 3.2.3 廣義過零點（GZC） 130 3.3 基于希爾伯特變換的方法 132 3.3.1 基于Hilbert的瞬時頻率計算 132 3.3.2 方案：一種經驗性的AM和FM分解方法 139 3.3.3 歸一化希爾伯特–黃變換（NHT） 143 3.4 直接四分相移估計法 145 3.4.1 無AM/FM分解的局部展開方法 145 3.4.2 反余弦法 146 3.4.3 反正切法 146 3.5 不同方法間的結果比較和討論 148 3.5.1 差異比較 148 3.5.2 語音信號應用 157 3.5.3 數據中調幅和調頻的表示 164 3.5.4 討論 166 3.5.5 小結 169 第4章 希爾伯特--黃變換 171 4.1 引言 171 4.1.1 希爾伯特譜的定義 172 4.1.2 希爾伯特邊際譜和傅里葉譜的關系 177 4.1.3 各種時頻譜的比較與討論 189 4.2 穩定性譜分析 191 4.2.1 穩定性譜簡介 191 4.2.2 顫振數據的振動特性 193 4.2.3 顫振的穩定性譜分析 202 4.2.4 討論和結論 208 4.3 HHT的置信度極限210 4.3.1 引言 210 4.3.2 篩分過程的置信度極限 211 4.3.3 利用多次白噪聲分解確定置信度 224第5章 全息希爾伯特譜分析 231 5.1 引言 231 5.2 線性和非線性調制的機制 234 5.3 全息希爾伯特譜分析 238 5.4 時域幅度調制分析 244 5.5 HHSA在數據中的應用 246 5.5.1 晝夜節律周期 246 5.5.2 阿爾茲海默病 254 5.5.3 日長數據 261 5.5.4 湍流波相互作用 266 5.6 討論 269 5.7 結論 271 第6章 非線性非平穩分析方法應用實例 273 6.1 基于希爾伯特–黃變換的癲癇發作檢測 273 6.1.1 傳統方法回顧 273 6.1.2 調頻帶寬和調幅帶寬 274 6.1.3 分類器模型 275 6.1.4 實驗結果和分析 276 6.1.5 結語 282 6.2 基于全息希爾伯特譜的呼吸頻率估計 282 6.2.1 脈搏波信號分析的傳統方法 282 6.2.2 方法 283 6.2.3 結果分析 284 6.2.4 結語 287 6.3 EEMD在單通道腦電數據偽跡去除的應用 287 6.4 基于非線性非平穩方法的生理信號情感識別 289 6.4.1 基于EMD的EEG情感識別 289 6.4.2 基于BVEMD和HHT的ECG情感識別 290 6.5 基于HHT的語音音調估計 293 6.6 EMD與HHT在軸承故障診斷中的應用 295 6.6.1 引言 295 6.6.2 EMD在軸承故障診斷中的應用 295 6.6.3 HHT在軸承故障診斷中的應用 297 專業名詞對照表 301 參考文獻 305
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