希尔伯特黄变换

资 源 简 介

希尔伯特黄变换

详 情 说 明

希尔伯特黄变换（HHT）是一种针对非平稳信号分析的强大工具，近年来在信号处理领域备受关注。该方法主要由两个核心步骤构成：经验模态分解（EMD）和希尔伯特变换。

经验模态分解可以将复杂信号分解为若干个本征模态函数（IMF）。这些IMF分量具有明确的物理意义，能够反映信号的局部特征。与传统的傅里叶变换不同，EMD方法完全基于数据本身，不需要预先设定基函数。

在得到IMF分量后，通过希尔伯特变换可以进一步获取每个分量的瞬时频率和振幅信息。这个过程能够生成HHT归一化能量谱图，该三维图谱直观展示了信号能量在时频域上的分布特征。

边际谱图是HHT分析中的另一个重要输出，它通过对瞬时频率进行统计处理，反映了信号在各个频段的能量分布情况。相比之下，瞬时能量图则更侧重于展示信号能量随时间变化的特征。

完备性验证是HHT分析的关键环节，确保分解后的IMF分量能够完整重构原始信号。这项验证对于保证分析结果的可靠性至关重要，也是评估分解质量的重要指标。通过HHT分析，研究人员可以深入理解非平稳信号的时频特性，在机械故障诊断、地震信号分析等领域都有广泛应用价值。