MATLAB实现基于自适应IMF筛选与端部效应抑制的改进型希尔伯特-黄变换算法

资 源 简 介

该项目实现了改进的希尔伯特-黄变换算法，使用经验模式分解对信号进行自适应IMF分解，并抑制端点效应。通过MATLAB实现信号处理流程，为非线性非稳态分析提供了一种高效工具，适用于工程和科研领域。

详 情 说 明

基于自适应IMF筛选与端部效应抑制的改进型希尔伯特-黄变换算法实现

项目介绍

本项目实现了一种改进的Hilbert-Huang变换（HHT）算法，针对传统方法在端点效应和虚假模态分量识别上的不足进行了优化。通过结合镜像延拓端点抑制技术和基于相关系数的自适应IMF筛选机制，显著提升了信号分解的精度与稳定性。适用于非平稳、非线性信号的时频特征提取与分析。

功能特性

• 自适应信号分解：采用经验模式分解（EMD）将复杂信号分解为有限个本征模函数（IMF）
• 端点效应抑制：基于镜像延拓方法有效抑制EMD分解过程中的端点发散现象
• 智能IMF筛选：利用残差与原信号的相关系数自动识别并剔除虚假IMF分量
• 时频分析：对有效IMF分量进行希尔伯特变换，提取瞬时频率特征
• 可视化分析：提供信号分解过程动画、端部处理效果对比及时频分布图

使用方法

输入数据格式

支持以下三种输入方式：

• MATLAB数据文件（.mat）：包含单变量时间序列
• CSV表格文件：第一列为时间序列数据
• MATLAB工作区数组：直接传入数值向量

基本参数设置

% 采样频率（Hz） fs = 1000; % 最大分解层数（可选） max_imf = 10; % 相关系数阈值（可选，默认0.05） corr_threshold = 0.05; % 端点处理窗口长度（可选） end_effect_window = 50;

执行分析

运行主程序即可完成信号分解、IMF筛选和时频分析，结果将自动保存并显示可视化图表。

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 至少4GB内存（建议8GB以上处理长序列）
• 磁盘空间：≥500MB（用于存储分析结果）

文件说明

主程序整合了完整的改进HHT算法流程，包含信号预处理、EMD分解执行、端点效应处理、虚假分量过滤、希尔伯特变换计算以及结果可视化输出等核心功能模块。该程序具备参数配置接口，可自适应处理不同特征的输入信号，并生成详细的分解报告与频谱分析图。