本资源为复现论文《基于PSO_VMD_MCKD方法的风机轴承微弱故障诊断》的配套资源，利用包络谱作为优化算法的目标函数，同时还可以根据包络谱画图，该函数里面调用了求频谱的函数，下载地址如下：https://download.csdn.net/download/weixin_45317919/13455237，PinPu.m(信号的时频转换)

包络谱熵matlab代码自动高频振荡检测（AHFOD） 该代码仍在开发中，因此欢迎您提出建议。 该代码旨在用于检测以下数据中的高频振荡（HFO）： 脑电图脑电图（未经测试） 皮层脑电图ECoG（已测试） 颅内脑电图iEEG（已测试） 介绍 HFO工作定义 HFO被公认为是癫痫性脑组织的生物标志物。 HFO通常被视为80至500 Hz频率范围内的自发EEG模式，其中包括至少四个明显背离本底活动的振荡。 HFO的用途 事实证明，发作间期HFO比起突跳更能确定癫痫发作区（SOZ）的局部性，并且与癫痫患者的手术后预后密切相关。 因此，我们通过自动化程序验证了个体患者中HFO区域的临床相关性。 这是HFO可以指导多中心研究中的手术治疗的先决条件。 调查报告 Burnos S.，Hilfiker P.，Surucu O.，Scholkmann F.，KrayenbühlN.，Grunwald T.Sarnthein J.通过自动时频分析检测到的人颅内高频振荡（HFO）。 PLoS One 9，e94381，（2014年）。 Burnos S.，Frauscher B.，Zelmann R.，Hae

包络谱熵matlab代码自动高频振荡检测（AHFOD） 该代码仍在开发中，因此欢迎您提出建议，并且不作任何保证。 该代码旨在用于检测以下数据中的高频振荡（HFO）： 脑电图脑电图（未经测试） 皮质脑电图ECog（已测试） 颅内脑电图iEEG（已测试） 介绍 HFO工作定义 HFO被公认为是癫痫性脑组织的生物标志物。 HFO通常被视为80至500 Hz频率范围内的自发EEG模式，其中包括至少四个明显背离本底活动的振荡。 HFO的用途 事实证明，发作间期HFO比起突跳更能确定癫痫发作区（SOZ）的局部性，并且与癫痫患者的手术后预后密切相关。 因此，我们通过自动化程序验证了个体患者中HFO区域的临床相关性。 这是HFO在多中心研究中指导手术治疗之前的先决条件。 调查报告 检测器如何工作： 输入： 从预先创建的“ Para.mat ”文件中读取参数。 .mat文件包含一个名为“ DetPara ”的结构。 在结构DetPara中，可以找到以下变量。 请参阅相关文件夹中的excell文件。 数据文件存储为“ Data.mat ”，具有下面给出的读取变量以及下面的读取变量。 %% DataFile

对imf做希尔伯特 fft，包括幅值和频率的 包络

使用Python实现一段信号的频域分析与包络谱分析

分别用小波分解、小波包分解和EMD分解处理滚动轴承故障数据,并结合Hilbert变换进行包络谱分析实现滚动轴承故障诊断。对滚动轴承故障数据进行小波阈值降噪。小波阈值降噪后分别进行小波分解、小波包分解和EMD分解。分别求出小波分解、小波包分解和EMD分解后各个频带的能量谱。再根据能量谱确定故障频带范围并对其进行信号重构。采用Hilbert变换对重构信号进行包络谱分析实现滚动轴承故障诊断。通过对滚动轴承内圈故障信号的分析验证了小波分解、小波包分解和EMD分解结合Hilbert变换进行包络谱分析的滚动轴承故障诊断方法的有效性。

用于求幅值谱和包络谱的matlab程序-画包络谱和幅值谱的matlab程序.rar 本帖最后由 tamujin 于 2012-2-21 20:15 编辑 画包络谱和幅值谱的matlab程序.rar 画包络谱和幅值谱matlab函数 画包络谱和画幅值谱matlab源程序,附件的文件中有3个文件，一个测试例程，两个源程序，都是matlab程序 我运行里面的例子出错了，matlab是2010b版本 ??? Error using ==> hua_fft Too many output arguments. 请教大侠谁能帮我看一下，谢谢啦

封装好的希尔伯特谱、边际谱、包络谱、瞬时频率/幅值/相位程序， p文件，可以直接调用，可以直接运行，其中调用了hhtSpec、marginalSpec、envSpec、InsFPA、pEMDandFFT

滤波器 包络谱 时域积分 labview信号处理软件

MATLAB希尔伯特Hilbert变换求包络谱 部分源码 clear all;close all;clc fs=10000; %采样频率 t=0:0.005:1*pi; %采样时间 x=4*sin(2*200*pi*t).*(sin(2*4500*pi*t))+25*(sin(2*4500*pi*t)); %原信号x N=length(x); %计算原信号的长度 f=fs*(0:N-1)/N; %频率分布