MATLAB希尔伯特-黄变换(HHT)工具箱：经验模态分解与时频分析

资 源 简 介

本MATLAB工具箱实现了完整的希尔伯特-黄变换流程，包括经验模态分解(EMD)将信号自适应分解为本征模态函数(IMF)，并对各IMF进行希尔伯特变换以进行时频分析，适用于非平稳信号处理。

详 情 说 明

基于希尔伯特-黄变换(HHT)的时频信号分析与经验模态分解(EMD)工具箱

项目介绍

本项目实现了一套完整的希尔伯特-黄变换计算工具箱，专门用于非平稳信号的时频分析与处理。工具箱核心集成了经验模态分解(EMD)算法，能够自适应地将复杂信号分解为多个本征模态函数(IMF)，进而通过希尔伯特变换获取信号的瞬时频率和幅度信息，生成高分辨率的时频谱图，揭示信号能量在时频域上的动态分布规律。

功能特性

• 经验模态分解(EMD)：自适应分解非平稳信号为有限个本征模态函数(IMF)
• 希尔伯特谱分析：计算各IMF的瞬时频率和幅度，生成高分辨率时频谱
• 端点效应处理：采用镜像延拓法有效抑制边界畸变
• 模态混叠抑制：集成EEMD等噪声辅助分解方法
• 多通道支持：可并行处理多通道时间序列数据
• 批量处理：支持大规模数据集的自动化分析
• 质量评估：提供正交性指数、能量误差等分解质量指标

使用方法

1. 数据输入：准备单通道或多通道时间序列数据（支持.mat/.csv格式）
2. 参数配置：设置采样频率、EMD停止准则、最大IMF数等参数
3. 执行分析：运行主程序进行EMD分解和Hilbert谱计算
4. 结果查看：分析IMF分量、时频谱图、边际谱等输出结果
5. 质量验证：检查分解正交性和能量守恒等评估指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 推荐内存：4GB以上（处理多通道数据时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了完整的希尔伯特-黄变换计算流程，包括信号预处理、经验模态分解、希尔伯特谱分析以及结果可视化等核心功能模块。程序能够自动读取输入数据，进行多通道信号分解处理，生成包含本征模态函数、瞬时频率谱和时频能量分布的分析结果，并提供分解质量评估报告。用户可通过调整参数配置实现不同的分析模式，如标准EMD分解、噪声辅助EEMD分析等。