希尔伯特黄转换－经验模态分解

资 源 简 介

希尔伯特黄转换－经验模态分解

详 情 说 明

希尔伯特黄转换（Hilbert-Huang Transform, HHT）是一种针对非线性非平稳信号的分析方法，其核心组成部分是经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）。该方法由黄锷院士团队提出，特别适合处理复杂的时间序列数据。

经验模态分解的基本思想是将任意信号分解为多个本征模态函数（IMF），这些IMF分量具有明确的瞬时频率特征。EMD算法通过迭代筛分过程实现这一目标，每一轮筛分都会提取出信号中的最高频成分，直至剩余信号成为单调函数。

针对传统EMD存在的模态混叠问题，后续发展出了集合经验模态分解（EEMD）和互补集合经验模态分解（CEEMD）等改进算法。EEMD通过加入白噪声进行多次分解来抑制模态混叠，而CEEMD则采用成对的正负噪声来抵消残余噪声影响。

这些算法在多个领域都有重要应用，包括机械故障诊断、生物医学信号分析、地震数据处理等。台湾中央大学数据分析方法研究中心提供的这套工具实现了从经典EMD到最新改进算法的完整方案，经过Matlab版本兼容性调整后，为研究者提供了可靠的分析平台。