“希尔伯特—黄”变换工具包

资 源 简 介

“希尔伯特—黄”变换工具包

详 情 说 明

希尔伯特-黄变换（HHT）是一种重要的非线性非平稳信号分析方法，由台湾中央大学开发的这套工具包实现了该方法的经典流程。其核心是经验模态分解（EMD）技术，该技术通过迭代筛分过程将复杂信号分解为若干个内禀模态函数（IMF）。每个IMF分量需满足两个基本条件：极值点数量与过零点数量相等或最多相差一个；在任何点上由局部极大值和局部极小值定义的包络均值为零。

工具包遵循黄锷提出的经典EMD算法，采用相邻信号标准差作为筛分终止判据。在分解过程中，通过三次样条插值构造信号上下包络线，但未专门处理边界效应问题，这可能导致端点附近的包络估计不准确。这种边界问题会传播到整个分解过程，可能引发模态混叠现象——即单个IMF中包含不同时间尺度的振荡成分，或相似尺度的成分分散到不同IMF中，从而产生虚假频率分量。

Hilbert变换阶段会对每个IMF分量进行解析信号构建，进而提取瞬时幅值和瞬时频率。这些时频特征对于非平稳信号分析尤为重要，但需注意模态混叠会导致时频表征失真。该工具包适合处理平稳性较差的信号，但在使用时应通过可视化手段检查IMF分量的物理意义，必要时结合其他信号预处理方法来改善分解效果。