基于EMD的Hilbert变换应用于暂态信号分析

：将一种新的非平稳信号处理方法—— 基于经验模态分解(EMD)的希尔伯特(Hilbert)变换 方法，应用于电力系统暂态信号分析中。通过EMD方法提取信号的固有模态函数(IMF)，再进行 Hilbert变换，求瞬时频率、瞬时振幅，得到信号的Hilbert谱，进而得到Hilbert边际谱，对故障暂 态和扰动信号进行了分析。通过瞬时频率进行故障暂态和扰动时刻的准确检测；通过Hilbert边 际谱与傅里叶幅值谱的比较，表明Hilbert边际谱在分辨率上具有明显的优越性。该方法为电力 系统暂态信号分析提供了一种新的分析手段。仿真结果验证了该方法的有效性。

基于过零点-极点估计的瞬时频率幅度算法

Hilbert-Huang变换(HHT)理论通过经验模态分解(EMD)提取信号的内蕴模态函数(IMF)，并对IMF利用Hilbert变换得到信号的时频幅度谱和边际谱。在总结Hilbert变换理论和算法实现局限性的基础上，提出基于过零点-极点估计求取IMF瞬时频率、幅度算法，通过对离散信号插值运算精确求取过零点和极点位置，并据此求出相应点的瞬时频率和幅度，最后采用三次样条求取信号的瞬时频率幅度曲线。通过几个典型的例子对该算法进行检验，结果表明，与Hilbert变换结果比较，借助该算法得到信号的时频幅度谱和边际谱结果更精确、频率分辨率更好。

基于模最大值法的小波脊多脊提取

该例中，小波脊有两条，所以是多脊提取。该算法基于模最大值法，同时，施加了惩罚函数，控制lamda的值可以使得提取的脊线光滑。