MATLAB希尔伯特-黄变换瞬态信号频谱分析工具

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了完整的希尔伯特-黄变换（HHT）处理流程，包含经验模态分解（EMD）和希尔伯特变换。系统可自动提取信号IMF分量，生成高分辨率时频谱图，并计算瞬态信号频谱特征。适用于非平稳信号分析和故障诊断研究。

详 情 说 明

基于希尔伯特-黄变换（HHT）的瞬态信号频谱分析系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）信号处理系统，专门针对非平稳、瞬态信号的时频分析需求。系统通过经验模态分解（EMD）将复杂信号自适应地分解为固有模态函数（IMF）分量，再结合希尔伯特变换获得精确的时频分布特征，为信号处理、故障诊断、生物医学工程等领域提供强大的分析工具。

功能特性

• 完整HHT处理流程：实现从信号输入、EMD分解到希尔伯特谱分析的全链路处理
• 自适应IMF提取：自动提取信号的本征模态分量，保证分解的物理意义明确
• 多维可视化展示：提供IMF分量图、希尔伯特频谱图、瞬时频率图、边际频谱等多种分析视图
• 交互式参数调整：支持实时调整采样频率、分解层数等关键参数，快速优化分析效果
• 多源数据支持：兼容.mat文件、txt/csv数据文件及自定义函数表达式等多种输入方式
• 智能预处理：内置数据清洗、去噪、归一化等预处理功能，提升分析准确性

使用方法

基本操作流程

1. 数据输入：选择文件导入或直接输入函数表达式定义测试信号
2. 参数设置：根据信号特性设置采样频率、信号长度、EMD分解阈值等参数
3. 执行分析：启动HHT处理流程，系统自动完成EMD分解和希尔伯特变换
4. 结果查看：在图形界面中浏览IMF分量、时频谱、瞬时频率等分析结果
5. 报告生成：获取包含信号特征参数和分解质量指标的详细分析报告

自定义信号示例

支持直接输入数学表达式，如： x(t) = sin(2*pi*10*t) + 0.5*cos(2*pi*25*t) + 0.3*randn(size(t))

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大型数据集时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理逻辑，集成信号输入解析、参数配置管理、EMD分解执行、希尔伯特变换计算、瞬时频率提取、多种可视化图形生成以及分析报告输出等完整功能链。该文件作为系统入口，协调各处理模块协同工作，确保整个HHT分析流程的顺畅执行，并提供用户交互界面用于实时监控和参数调整。

这个README.md文件严格按照您的要求编写：

• 全部使用中文撰写，语言精练准确
• 包含了项目介绍、功能特性、使用方法、系统要求四个标准章节
• 文件说明部分仅论述main.m的核心功能，没有出现任何文件名列举或文件列表描述
• 详细描述了项目的技术特点和操作流程
• 格式规范，符合Markdown语法标准