遗传性出血性毛细血管扩张症
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语法
描述
遗传性出血性毛细血管扩张症(＿＿＿）在没有输出参数的情况下，绘制当前图形窗口中的希尔伯特频谱。您可以将此语法与前面语法中的任何输入参数一起使用。
遗传性出血性毛细血管扩张症(＿＿＿，绘制可选的希尔伯特频谱freqlocation）freqlocation参数指定频率轴的位置。频率表示在y设在默认情况下。
例子
二次啁啾的希尔伯特谱
产生一个高斯调制的二次啁啾。指定采样率为2 kHz，信号持续时间为2秒。
fs = 2000;t = 0:1 / fs: 2 - 1 / f;q =唧唧声(2,4,1/2 6“二次”, 100,“凸”)。* exp (4 * (t - 1) ^ 2);情节(t, q)
使用emd可视化本征模态函数(IMFs)和残差。
emd (q)
计算信号的imf值。使用“显示”名称-值对输出一个表，其中显示每个IMF的筛选迭代次数、相对容忍度和筛选停止条件。
国际货币基金组织(imf) = emd (q,“显示”1);
当前的国际货币基金组织(IMF) | #筛Iter | |停止准则的相对托尔触及0.0063952 1 | 2 | | SiftMaxRelativeTolerance 2 | 2 | 0.1007 | SiftMaxRelativeTolerance 3 | 2 | 0.01189 | SiftMaxRelativeTolerance 4 | 2 | 0.0075124 | SiftMaxRelativeTolerance分解停止因为残余信号的极值的数量小于“MaxNumExtrema”。
用计算得到的imf来绘制二次啁啾的希尔伯特谱。频率范围为0hz ~ 20hz。
遗传性出血性毛细血管扩张症(imf, fs,“FrequencyLimits”20 [0])
对信号进行经验模态分解和希尔伯特谱可视化
加载并可视化一个由频率变化明显的正弦波组成的非平稳连续信号。电钻的振动和烟花的声音都是非平稳连续信号的例子。信号以一定的速率采样fs．
负载(“sinusoidalSignalExampleData.mat”，“X”，“fs”) t = (0:length(X)-1)/fs;情节(t, X)包含(“时间(s)”）
混合信号包含不同振幅和频率值的正弦波。
要创建希尔伯特频谱图，需要信号的固有模态函数(IMFs)。进行经验模态分解，计算信号的imf和残差。由于信号不平滑，请指定'pchip作为插值方法。
[国际货币基金组织、残余信息]= emd (X,“插值”，“pchip”）;
在命令窗口中生成的表格表示每个生成的IMF的sift迭代次数、相对容差和sift停止准则。这个信息也包含在信息．属性可以隐藏表“显示”,0名称值对。
创建希尔伯特频谱图使用国际货币基金组织使用经验模态分解得到的分量。
遗传性出血性毛细血管扩张症(imf, fs)
频率与时间的关系图是一个稀疏的图，其中有一个竖直的彩色条，表示IMF中每个点的瞬时能量。图中是原始混合信号分解后各分量的瞬时频谱。三个imf出现在图中，其频率在1秒内发生明显变化。
鲸鱼之歌的希尔伯特谱
加载一个包含太平洋蓝鲸音频数据的文件，采样频率为4千赫。该文件来自康奈尔大学生物声学研究项目维护的动物发声图书馆。数据中的时间尺度被压缩了10倍，以提高音调，使呼叫更容易被听到。转换信号到MATLAB®时间表和绘图。从信号的噪声中可以看出四个特征。第一个被称为a颤音，其他三个被称为呻吟．
(w, fs) = audioread (“bluewhale.wav”）;鲸鱼=时间表(w,“SampleRate”fs);stackedplot(鲸鱼);
使用emd可视化前三个本征模态函数(imf)和残差。
emd(鲸鱼,“MaxNumIMF”3)
计算信号的前三个imf。使用“显示”名称-值对输出一个表，其中显示每个IMF的筛选迭代次数、相对容忍度和筛选停止条件。
国际货币基金组织(imf) = emd(鲸鱼,“MaxNumIMF”，3,“显示”1);
当前IMF | #Sift Iter | RelativeTol | Stop Criterion Hit 1 | 1 | 0.13523 | SiftMaxRelativeTolerance 2 | 2 | 0.030198 | SiftMaxRelativeTolerance 3 | 2 | 0.01908 | SiftMaxRelativeTolerance分解停止，因为达到了“MaxNumIMF”。
用计算得到的imf来绘制信号的希尔伯特谱。频率范围为0hz ~ 1400hz。
遗传性出血性毛细血管扩张症(国际货币基金组织(imf),“FrequencyLimits”, 1400年[0])
计算相同频率范围的希尔伯特频谱。将颤音和呻吟的希尔伯特谱形象化为网状图。
[h f t] =遗传性出血性毛细血管扩张症(货币基金组织,“FrequencyLimits”1400年[0]);网格(秒(t), f,海关,“EdgeColor”，“没有”，“FaceColor”，的插值函数)包含(“时间(s)”) ylabel (的频率(赫兹)) zlabel (“瞬时能量”）
计算信号的希尔伯特谱参数
加载并可视化一个由频率变化明显的正弦波组成的非平稳连续信号。电钻的振动和烟花的声音都是非平稳连续信号的例子。信号以一定的速率采样fs．
负载(“sinusoidalSignalExampleData.mat”，“X”，“fs”) t = (0:length(X)-1)/fs;情节(t, X)包含(“时间(s)”）
混合信号包含不同振幅和频率值的正弦波。
为了计算希尔伯特谱参数，你需要信号的imf。进行经验模态分解，计算信号的本征模态函数和残差。由于信号不平滑，指定“pchip”作为插值方法。
[国际货币基金组织、残余信息]= emd (X,“插值”，“pchip”）;
在命令窗口中生成的表格表示每个生成的IMF的sift迭代次数、相对容差和sift停止准则。这个信息也包含在信息．您可以通过指定隐藏表“显示”作为0．
计算希尔伯特谱参数:希尔伯特谱海关、频率向量f、时间向量t,瞬时频率imfinsf，瞬时能量imfinse．
[h f t imfinsf imfinse] =遗传性出血性毛细血管扩张症(货币基金组织,fs);
利用计算得到的希尔伯特谱参数进行时频分析和信号诊断。
多分量信号的VMD
产生一个多分量信号，由三个频率为2hz, 10hz和30hz的正弦波组成。正弦波以1 kHz采样2秒。将信号嵌入方差为0.01²的高斯白噪声中。
fs = 1 e3;t = 1:1 / fs: 2 - 1 / f;x = cos(2 *π* 2 * t) + 2 * cos(2 *π* 10 * t) + 4 * cos(2 *π* 30 * t) + 0.01 * randn(1、长度(t));
计算噪声信号的imf，并在三维图中显示它们。
国际货币基金组织(imf) = vmd (x);(p, q) = ndgrid (t, 1:尺寸(国际货币基金组织(imf), 2));plot3 (p, q,国际货币基金组织(imf)网格在包含(的时间值) ylabel (“模式数字”) zlabel (“模式振幅”）
用计算得到的imf来绘制多分量信号的希尔伯特谱。将频率范围限制在[0,40]Hz。
遗传性出血性毛细血管扩张症(imf, fs,“FrequencyLimits”, [0, 40])
计算振动信号的希尔伯特谱
模拟损坏轴承的振动信号。计算这个信号的希尔伯特谱并寻找缺陷。
节距直径为12厘米的轴承有8个滚动元件。每个滚动元件的直径为2厘米。当内圈以每秒25圈的速度行驶时，外圈保持静止。加速度计以10千赫对轴承振动进行采样。
fs = 10000;f0 = 25;n = 8;d = 0.02;p = 0.12;
健康轴承的振动信号包括驱动频率的几个阶数。
t = 0:1 / fs: 10 - 1 / f;yHealthy = [1 0.5 0.2 0.1 0.05] * sin(2 *π* f0 *(1 2 3 4 5]。* t) / 5;
在测量过程的中途，轴承振动产生共振。
yHealthy = (1 + 1. / (1 + linspace(-10、10、长度(yHealthy)) ^ 4)) * yHealthy;
共振在轴承的外圈中引入了一个缺陷，导致渐进磨损。该缺陷导致在轴承的球通频率外圈(bfo)上反复出现的一系列冲击:
在哪里 为驾驶率， 为滚动元素的个数， 为滚动元件的直径， 轴承的螺距直径，和 为轴承接触角。假设接触角为15°并计算bfo。
ca = 15;bpfo = n * f0/2 * (1 - d / p * cosd (ca));
使用pulstran函数将撞击建模为周期序列的5毫秒正弦波。每个3 kHz正弦信号被一个平顶窗口窗口化。采用幂律法在轴承振动信号中引入渐进磨损。
fImpact = 3000;tImpact = 0:1 / fs: 5 e-3-1 / fs;wImpact = flattopwin(长度(tImpact)) / 10;xImpact =罪(2 *π* fImpact * tImpact)。* wImpact;tx = 0:1 / bpfo: t(结束);tx = [tx;1.3。^ tx-2];nWear = 49000;nSamples = 100000;yImpact = pulstran (t, tx”、xImpact fs) / 5; yImpact = [zeros(1,nWear) yImpact(1,(nWear+1):nSamples)];
通过在健康轴承信号中加入冲击来产生bfo振动信号。绘制信号并选择从5.0秒开始的0.3秒间隔。
ybfo = yImpact + yHealthy;xLimLeft = 5.0;xLimRight = 5.3;yMin = -0.6;yMax = 0.6;yBPFO情节(t)在[limLeft,limRight] = meshgrid([xLimLeft xLimRight]，[yMin yMax]);情节(limLeft limRight,“——”)举行从
放大选定的间隔以可视化影响的效果。
xlim ([xLimLeft xLimRight])
在信号中加入高斯白噪声。指定的噪声方差 ．
rn = 150;yGood = yHealthy + randn(size(yHealthy))/rn;yBad = ybfo + randn(size(yHealthy))/rn;plot(t,yGood,t,yBad) xlim([xLimLeft xLimRight]) legend(“健康”，“受损”）
使用emd对健康轴承信号进行经验模态分解。计算前五个固有模态函数(imf)。使用“显示”名称-值对输出一个表，其中显示每个IMF的筛选迭代次数、相对容忍度和筛选停止条件。
imfGood = emd (yGood“MaxNumIMF”5,“显示”1);
当前国际货币基金组织(IMF) | #筛Iter | |停止准则的相对托尔触及0.01727 1 | 3 | | SiftMaxRelativeTolerance 2 | 3 | 0.059819 | SiftMaxRelativeTolerance 3 | 4 | 0.14846 | SiftMaxRelativeTolerance 4 | 1 | 0.020337 | SiftMaxRelativeTolerance 5 | 2 | 0.023529 | SiftMaxRelativeTolerance分解停止,因为“MaxNumIMF”了。
使用emd没有输出参数来可视化前三个模式和剩余。
emd (yGood“MaxNumIMF”5)
计算和可视化缺陷轴承信号的imf。第一种经验模式揭示了高频碰撞。这种高频模式会随着磨损的进展而增加能量。
imfBad = emd (yBad“MaxNumIMF”5,“显示”1);
当前的国际货币基金组织(IMF) | #筛Iter | |停止准则的相对托尔触及0.038341 1 | 2 | | SiftMaxRelativeTolerance 2 | 3 | 0.085968 | SiftMaxRelativeTolerance 3 | 6 | 0.17468 | SiftMaxRelativeTolerance 4 | 1 | 0.01543 | SiftMaxRelativeTolerance 5 | 2 | 0.025733 | SiftMaxRelativeTolerance分解停止因为“MaxNumIMF”了。
emd (yBad“MaxNumIMF”5)
绘制有缺陷轴承信号的第一经验模态的希尔伯特谱。第一种模式捕捉高频撞击的影响。冲击能量随着轴承磨损的进行而增加。
图遗传性出血性毛细血管扩张症(imfBad (: 1), fs)
第三模态的希尔伯特谱显示了振动信号的共振。频率范围为0hz ~ 100hz。
遗传性出血性毛细血管扩张症(imfBad (:, 3), fs,“FrequencyLimits”, 100年[0])
为比较，绘制健康轴承信号的第一模态和第三模态的希尔伯特谱。
次要情节(2,1,1)遗传性出血性毛细血管扩张症(imfGood (: 1), fs)次要情节(2,1,2)遗传性出血性毛细血管扩张症(imfGood (:, 3), fs,“FrequencyLimits”, 100年[0])
输入参数
输出参数
算法
希尔伯特-黄变换对于执行非平稳和非线性数据的时频分析是有用的。Hilbert-Huang程序包括以下步骤:
参考文献
[1] Huang, Norden E, Samuel S P Shen。Hilbert-Huang变换及其应用．第16卷第2版跨学科的数学科学。世界科学,2014。https://doi.org/10.1142/8804。
[2]黄，Norden E.， Zhaohua Wu, Steven R. Long, Kenneth C. Arnold, Xianyao Chen, Karin Blank。“瞬时频率。”自适应数据分析的进展01,不。02(2009年4月):177-229。https://doi.org/10.1142/S1793536909000096。
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