改进的 Hilbert-Huang 变换程序

资 源 简 介

改进的 Hilbert-Huang 变换程序

详 情 说 明

Hilbert-Huang变换作为非线性非平稳信号分析的重要工具，其核心在于经验模式分解(EMD)和Hilbert变换的有机结合。该方法通过自适应地将复杂信号分解为若干本征模函数(IMF)，每个IMF分量都具有明确的物理意义，能够反映信号的真实局部特征。

在EMD分解过程中，每个IMF必须满足两个关键条件：首先是极值点与过零点数量的平衡性，确保分量具有准周期性；其次是包络对称性，要求上下包络的均值趋近于零。这种严格的双重筛选机制保证了IMF的单分量特性，为后续的瞬时频率分析奠定基础。

针对传统方法存在的端点效应问题，文中提出的改进算法引入了残差信号相关性作为自适应阈值。该方案通过计算残差与原信号的相关系数，动态判断当前IMF分量的可信度，有效抑制了边界失真带来的虚假模态。这种数据驱动式的筛选策略相比固定阈值方法具有更强的环境适应性。

通过结合改进的端点处理和自适应筛选机制，该算法能更准确地提取信号本质特征，特别适用于机械振动、生物医学等领域的非线性信号分析需求。瞬时频率的计算结果可为设备故障诊断、生理状态监测等应用提供更可靠的时频特征指标。