非线性、非平稳性信号在日常生活和工程应用中都起到了非常重要的作用,对其瞬时特征的分析也一直是个重点。传统的信号处理方法,对......

头皮脑电(Electroencephalography, EEG)由于其无创性、易采集以及较好的时间分辨率，在神经信息工程的研究中，尤其是最近被广泛关注......

以信息化、数字化、网络化为特点的社会的发展对国家以及社会生活安全性提出了全新的要求,在这种环境下,传统的安全技术遭到了巨大......

随着地质勘探的不断深入,勘探目标区域日益复杂,采集到的地震数据极易受到随机噪声的干扰。同时,在处理地震数据过程中,也不可避免......

针对直扩信号在低信噪比情况下难以检测的问题，提出一种基于Hilbert—Huang变换的盲检测算法。通过对信号进行经验模态分解，根据能量......

经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）是一种具有较大应用潜力的去噪算法.目前,该算法存在的一个较大问题是过渡内蕴模态......

Itilbert．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......

联合经验模态分解(EMD)和支持向量机理论构造了一种钢铁价格时间序列预测方法。本文首先利用EMD将钢铁价格序列分解为一组相互独立......