基于MATLAB的改进希尔伯特-黄分解算法实现

资 源 简 介

本项目实现了一种改进的希尔伯特-黄分解(HHT)算法，在传统经验模态分解(EMD)基础上进行优化，支持自适应信号分解，能够高效处理复杂信号，适用于信号分析与处理领域。

详 情 说 明

基于MATLAB的改进希尔伯特-黄分解算法实现

项目介绍

本项目实现了一种改进的希尔伯特-黄分解(Hilbert-Huang Transform, HHT)算法，该算法在传统经验模态分解(EMD)基础上进行了优化。特别针对非线性和非平稳信号处理进行了改进，具有更好的分解效果和计算效率。该实现能够自适应地将复杂信号分解为有限个本征模态函数(IMF)，并通过希尔伯特变换获得信号的时频特性。

功能特性

• 自适应信号分解：将复杂信号自动分解为有限个本征模态函数(IMF)
• 改进的筛选停止准则：采用优化的停止准则，提高分解精度和稳定性
• 希尔伯特谱分析：获得信号的时频能量分布特性
• 边际谱分析：提供信号的频率分布统计特征
• 可视化分析：生成原始信号、IMF分量、时频图等多种分析图表
• 参数可配置：支持筛选迭代次数、停止阈值、最大IMF数量等参数设置

使用方法

输入要求

• 数据格式：支持一维时间序列数据，可接受.mat、.csv、.txt等格式文件
• 参数设置：可选的分解参数（筛选迭代次数、停止阈值、最大IMF数量等）
• 采样频率：用于时频分析的采样频率信息

输出结果

• IMF分量矩阵（分解后的各阶模态函数）
• 希尔伯特谱（时频能量分布）
• 边际谱分析结果
• 分解过程的关键指标（分解误差、迭代次数等）
• 可视化分析图表

基本使用步骤

1. 准备待分析的时间序列数据文件
2. 设置适当的分解参数和采样频率
3. 运行主程序进行分析处理
4. 查看输出的分解结果和可视化图表

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：信号处理工具箱
• 内存建议：至少4GB RAM（处理长序列时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了整个希尔伯特-黄分解算法的核心流程，包括数据读取与预处理、改进的经验模态分解执行、本征模态函数的提取与验证、希尔伯特变换分析计算、时频分布图谱生成以及分解结果的可视化展示。该文件整合了信号分解的全套功能模块，提供了完整的分析管道和用户交互接口。