基于希爾伯特—黃變換的水聲瞬態(tài)信號檢測方法研究.pdf

1、水聲瞬態(tài)信號檢測一直以來都是信號處理領域的難點和重點。一方面水聲環(huán)境復雜、信噪比低的特點給信號的檢測帶來不便。另一方面，瞬態(tài)信號往往包含豐富的目標特征信息，對它的檢測、估計和識別具有重大的價值，因此長久以來備受國內外學者的青睞。
　　 文章首先簡要介紹了幾種常見的瞬態(tài)信號檢測手段，淺析了Hilbert-黃變換的提出和研究概況，從經驗模態(tài)分解和Hilbert譜兩方面系統(tǒng)地介紹了Hilbert-黃變換的理論基礎，仿真實現(xiàn)了多分量信號

2、的模態(tài)分解和Hilbert譜分析。在此基礎上介紹了基于經驗模態(tài)分解(EMD)的一種加噪信號處理方式：集總經驗模態(tài)分解(EEMD)。重點研究了經驗模態(tài)分解、集總經驗模態(tài)分解特性，討論了Hilbert-黃變換的完備性、正交性、頻率分辨率和邊界處理等問題，指出了EMD的不足，仿真說明了EEMD并沒有從根本上解決模態(tài)混疊問題，并重點分析了模態(tài)分解的二進制濾波器特性。
　　 然后，本文基于瞬態(tài)信號的數(shù)學模型，提出了基于EEMD、信號重構、