摘要：该希尔伯特振动分解算法通过创新的同步解调与瞬时频率追踪技术，实现了对非平稳振动信号的高效分解，其核心在于结合FIR滤波器设计、希尔伯特变换和自适应分量提取，有效解决了传统方法在重叠谐波分离中的局限性。在旋转机械故障诊断领域具有显著优势，通过严格的滤波器设计和相
该希尔伯特振动分解算法通过创新的同步解调与瞬时频率追踪技术，实现了对非平稳振动信号的高效分解，其核心在于结合FIR滤波器设计、希尔伯特变换和自适应分量提取，有效解决了传统方法在重叠谐波分离中的局限性。在旋转机械故障诊断领域具有显著优势，通过严格的滤波器设计和相位校正确保分解精度，实验验证表明算法能准确分离频率交叉变化的分量。未来可通过集成深度学习技术进一步提升其在强噪声环境下的鲁棒性和计算效率。
算法流程步骤
参数初始化
设置默认分量数量(k=1)
配置FIR滤波器阶数(默认370阶)
验证输入信号长度要求(>3倍滤波器阶数)
分量提取循环
计算当前残差信号的瞬时频率
应用低通滤波器平滑频率轨迹
执行同步解调分离信号分量
记录分量幅值、频率和相位
从残差中移除已提取分量
分量处理
通过希尔伯特变换获取解析信号
生成正交参考信号(正弦/余弦)
混合信号与参考载波
低通滤波提取包络信息
重构单分量振动信号
结果输出
矩阵形式返回各分量时域波形
应用领域具体场景旋转机械监测轴承齿轮故障诊断结构健康监测桥梁建筑振动分析电力系统电网谐波分析生物医学心电/肌电信号处理声学工程噪声源识别与分离地质勘探地震波成分分解与机器学习/深度学习结合
结合方式应用场景实现方法信号分析任务算法模块输出结果分量分离主循环多组分时域信号包络分析同步解调分量幅度调制频率追踪瞬时频率时变频率轨迹噪声抑制残差分离去噪后信号三维可视化时频分析希尔伯特谱知乎学术咨询获取该完整代码：
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担任《Mechanical System and Signal Processing》《中国电机工程学报》等期刊审稿专家，擅长领域：信号滤波/降噪，机器学习/深度学习，时间序列预分析/预测，设备故障诊断/缺陷检测/异常检测。
来源：走进科技生活
