学位论文原创性声明
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年 月 日
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本科生毕业设计（论文）任务书
学生姓名： 李威 专业班级：电信0706 指导教师： 唐静波、李景松 工作单位：信息工程学院 设计（论文）题目: 利用HHT实现信号去噪的方法研究 设计（论文）主要内容：
1．综述：信号去噪方法的发展历程及其发展趋势相关文献综述 2．熟悉HHT的基本原理和主要理论依据
3．剖析HHT中的关键技术：经验模态分解（EMD）方法、瞬态频率和HT
谱、Hilbert变换等算法的特点
4．学习HHT在信号去噪方面的具体应用，讨论特点和优势。
要求完成的主要任务:
1．了解提取噪声信号特征的常用方法
2．学习HHT的基本方法，并对其中关键方法进行比较研究
3．了解经验模态分解方法、瞬态频率和HT谱、HHT变换等算法的特点。
用HHT分析方法对信号仿真和实例研究，总结其优点和指明需改进的地方
4．提交文献综述若干，外文参考文献的摘要和不少于20000印刷符号（原
文）的译文，并提交字数不少于1.2万字的论文。其中参考文献不少于15篇，英文参考文献不少于2篇，设计图纸不少于12幅。
必读参考资料：
[1] Norden E Huang, Zheng Shen, Steven R Long, et al. The empirical mode
decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis [J]. Proc. R. Soc. Lond. A, 1998: 903～ 995.
[2] N. E. Huang, Z. Shen, S. R. Long. A new view of nonlinear water waves: the
hilbert spectrum. Ann Rev Fluid Mech, 31:417–457, 1999.
[3] 胡广书.数字信号处理、理论、算法与实现[M] .北京:清华大学出版社,1997.
指导教师签名： 系主任签名： 院长签名（章）____________ _
武汉理工大学本科学生毕业设计
（论文）开题报告
1、 目的及意义（含国内外的研究现状分析） 在通信及计算机过程控制系统中，对信号进行实时采样是很重要的环节，但由于信号在激励、传输和检测过程中，可能不同程度地受到随机噪声的污染，特别在小信号采集和测量中，噪声干扰显得尤其严重。 因此，如何消除实际信号中的噪声，从混有噪声的信号中提取有用信息一直是信心学科研究的焦点之一。传统的数据处理方法，如傅立叶变换只能处理线性非平稳的信号，小波变换虽然在理论上能处理非线性非平稳信号，但在实际算法实现中却只能处理线性非平稳信号。 历史上还出现过不少信号处理方法，然而它们不是受线性束缚，就是受平稳性束缚，并不能完全意义上处理非线性非平稳信号。HHT则不同于这些传统方法，它彻底摆脱了线性和平稳性束缚，其适用于分析非线性非平稳信号。HHT能够自适应产生“基”，即由“筛选”过程产生的IMF。这点不同于傅立叶变换和小波变换。傅立叶变换的基是三角函数，小波变换的基是满足“可容性条件”的小波基，小波基也是预先选定的。 傅立叶变换、短时傅立叶变换、小波变换都受Heisenberg测不准原理制约，即时间窗口与频率窗口的乘积为一个常数。这就意味着如果要提高时间精度就得牺牲频率精度，反之亦然，故不能在时间和频率同时达到很高的精度，这就给信号分析处理带来一定的不便。而HHT不受Heisenberg测不准原理制约，它可以在时间和频率同时达到很高的精度，这使它非常适用于分析突变信号。 傅立叶变换、短时傅立叶变换、小波变换有一个共同的特点，就是预先选择基函数，其计算方式是通过与基函数的卷积产生的。HHT不同于这些方法，它借助Hilbert变换求得相位函数，再对相位函数求导产生瞬时频率。这样求出的
瞬时频率是局部性的，而傅立叶变换的频率是全局性的，小波变换的频率是区域性的。 从目前的文献看，HHT方法是一种处理非平稳信号的有效的时频分析方法，具有广阔的应用前景。尽管此方法得到了越来越多学者的关注和研究兴趣，从方法的提出至今发表了大量的学术文章和研究成果，但此方法存在以下两个主要问题未能得到很好的解决： （1）边界处理问题。在HHT方法中，边界处理问题是EMD过程的核心问题，在边界常常出现数据端部的“飞冀”，使得边界一定区域的数据分解后精度很差。目前尚未见到完美解决这一问题的文章公开发表。 （2）HHT方法的理论完备性。尽管对于HHT的研究表明，此方法在处理非平稳信号中，表现出明显的优越性，但对其理论基础方面的研究明显滞后与对其应用方面的研究，这包括对EMD和Hilbert变换的数学解释和数学证明。 终上所述，HHT与与传统的信号或数据处理方法相，具有能分析非线性非平稳信号、完全自适应性、不受Heisenberg测不准原理制约——适合突变信号、采用求导得到瞬时频率等特点。 2、 基本内容和技术方案 希尔伯特一黄变换是一种自适应的信号处理方法，适用于分析非线性非平稳信号，其最大的特色是通过信号的EMD分解，使非平稳信号平稳化，从而使瞬时频率有意义，进而导出有意义的希尔伯特时频谱。经验模态分解（EMD）特别适合处理非线性、非平稳信号。它可以把复杂的信号分解为一组按频率高低排列的固有模态函数（Intrinsic mode function， IMF）之和，每一个IMF所包含的频率成分不仅与采样频率有关，更重要的是它随信号本身的变化而变化，因而EMD是一种自适应的信号处理方法。 在介绍Hilbert-Huang变换理论的基础上，提出了一种基于HHT变换的去噪算法。首先对带噪语音信号做EMD分解，得到各阶IMF分量，然后对高频的IMF分量用小波去噪中的阀值方法进行处理，然后把经过阀值处理的高频IMF分量
和低频的IMF进行叠加，得到重构后的信号，即去噪信号。 最后的目的要让仿真实验表明基于Hilbert-Huang变换的去噪优势很明显，显示了Hilbert-Huang变换在处理非平稳信号中的优越性。 3、 进度安排 第1－2周：查找50篇论文研究学习，了解HHT的相关知识。 第3－4周：着手于开题报告并清晰自己的研究方向。 第5－8周：完成5000字的翻译，熟悉毕业设计所需要的各种软件。 第9－12周：写程序，正式撰写论文，并分析仿真结果，总结其特点。 第13－14周：完善毕业设计报告并答辩。 4、指导教师意见 指导教师签名： 年 月 日