采用改进的希尔伯特黄变换的损伤检测特征提取方法

• 作者: 丁碧云 张涛 赵鑫
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 希尔伯特黄变换 损伤检测 特征提取 小波包分解 真实固有模式函数
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 页码范围: 16-23
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4|O235
• 语种: 中文
• DOI: 10.7652/xjtuxb201810003

摘要

针对损伤检测中存在的难以提取准确描述损伤信息特征的问题,提出了一种基于改进的希尔伯特黄变换的有效特征选择方法.该方法首先对信号进行小波包分解和重构,得到一系列窄带信号,然后对其分别做经验模式分解得到若干个固有模式函数,基于互信息量筛选出真实固有模式函数,并对真实固有模式函数分别做希尔伯特变换得到瞬时属性,最后根据瞬时属性提取相关的时频特征.在损伤检测应用中,采用前向反馈神经网络对提取的特征进行分类,结果表明,利用该方法提取的音频信号特征非常有效,综合分类性能指标F相比于原始的希尔伯特黄变换提高了7.7％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张涛	天津大学电气自动化与信息工程学院	313	2073	20.0	27.0
2	赵鑫	天津大学电气自动化与信息工程学院	16	284	8.0	16.0
3	丁碧云	天津大学电气自动化与信息工程学院	2	6	1.0	2.0