MATLAB实现：Hilbert-Huang变换与经验模态分解信号处理工具包

资 源 简 介

本项目在MATLAB中完整实现了EMD算法，包含信号预处理、IMF提取和希尔伯特谱分析模块，支持非平稳信号的自适应分解，适用于机械故障诊断与生物医学信号分析。

详 情 说 明

Hilbert-Huang变换与经验模态分解的信号处理工具包

项目介绍

本MATLAB项目实现了完整的经验模态分解（EMD）算法框架，包含信号预处理、本征模态函数（IMF）提取、希尔伯特谱分析三大核心模块。项目专门针对非平稳非线性信号设计，采用自适应信号分解技术，可广泛应用于机械故障诊断、生物医学信号分析、地震波处理等多个工程与科研领域。项目提供图形用户界面和命令行两种操作方式，内置信号仿真生成工具和多种可视化分析功能，为研究人员提供便捷高效的信号分析解决方案。

功能特性

• 完整的EMD算法实现：包含极值点筛选、包络线拟合、筛分过程等核心算法
• 希尔伯特谱分析：基于希尔伯特变换的瞬时频率计算与时频分布分析
• 多种数据输入支持：支持.mat/.txt/.csv格式文件输入，也支持手动数组变量输入
• 智能预处理：内置降噪处理选项，支持采样频率参数设置与自动归一化
• 丰富的输出结果：IMF分量矩阵、希尔伯特谱、残余趋势项、收敛性分析报告等
• 灵活的操作方式：提供GUI界面和命令行两种操作模式
• 数据导出功能：支持结果导出为MAT文件或Excel格式
• 信号仿真工具：内置多种典型信号生成功能，便于算法测试与验证

使用方法

GUI界面操作

1. 运行主程序启动图形用户界面
2. 通过文件浏览器导入信号数据或使用内置信号生成器
3. 设置分解参数（如筛分次数、容差阈值等）
4. 点击"开始分解"按钮执行EMD分析
5. 查看可视化结果并选择导出数据格式

命令行操作

% 加载信号数据 data = load('signal.mat'); % 调用EMD分解函数 [imf, residual] = emd(signal); % 进行希尔伯特谱分析 [instantaneous_freq, instantaneous_amp] = hilbert_spectrum(imf);

参数设置示例

% 设置EMD分解参数 options.max_iter = 10; % 最大筛分迭代次数 options.tolerance = 0.05; % 筛分停止容差 options.sampling_rate = 1000; % 采样频率

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS
• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形显示

文件说明

主程序文件实现了项目的核心调度功能，整合了信号预处理、经验模态分解执行、希尔伯特变换分析以及结果可视化等完整处理流程。该文件负责GUI界面的初始化与事件响应处理，提供命令行接口的参数解析与函数调用协调，同时管理数据输入输出的完整链路，确保各算法模块间的有效协同工作。