基于MATLAB的希尔伯特-黄变换（HHT）非平稳信号自适应分析工具箱

资 源 简 介

本MATLAB项目实现完整的希尔伯特-黄变换算法，集成了经验模态分解（EMD）和希尔伯特谱分析两大模块。系统自动将复杂信号分解为本征模态函数（IMF），并计算瞬时频率与振幅，为非平稳信号分析提供高效的自适应解决方案。

详 情 说 明

基于希尔伯特-黄变换的非平稳信号自适应分析工具箱

项目介绍

本MATLAB项目实现了一套完整的希尔伯特-黄变换算法工具箱，专门用于非平稳信号的自适应时频分析。工具箱包含经验模态分解和希尔伯特谱分析两大核心模块，能够自动将复杂信号分解为物理意义明确的本征模态函数，并提供精确的瞬时频率和振幅分析。该系统在生物医学信号处理、机械故障诊断、地震工程等领域具有重要的应用价值。

功能特性

• 完整的EMD实现：采用自适应迭代筛选过程，将任意复杂信号分解为有限个IMF分量
• 希尔伯特谱分析：计算每个IMF分量的瞬时频率和振幅，生成高分辨率时频分布
• 多维度输出：提供希尔伯特谱、边际谱、瞬时特征时序图等多种分析结果
• 参数可配置：支持采样频率、迭代次数、IMF数量、停止准则等关键参数灵活调整
• 预处理集成：内置信号去趋势、滤波等预处理功能，确保分析质量
• 智能化分析：自动生成分解质量报告，包含收敛性指标和分量相关性分析

使用方法

基本运行流程

1. 准备输入信号文件（支持.txt、.mat、.csv格式）
2. 在配置文件中设置采样频率和EMD参数
3. 运行主程序启动信号分析流程
4. 查看生成的IMF分量和时频分析结果
5. 基于分析报告评估分解质量

参数配置示例

% 设置基本参数 params.fs = 1000; % 采样频率 params.max_imf = 10; % 最大IMF数量 params.stop_threshold = 0.05; % 停止准则阈值

输出结果说明

• IMF矩阵：各阶本征模态函数的时序数据
• 希尔伯特谱：时频能量分布的三维可视化
• 边际谱：频率维度上的能量累积分布
• 瞬时特征图：各IMF的振幅和频率随时间变化曲线
• 分析报告：分解过程的收敛性和分量正交性指标

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox
• 推荐配置：4GB以上内存，支持双精度浮点运算
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

主程序文件整合了整个分析流程的核心功能，包括信号加载与预处理、经验模态分解执行、希尔伯特变换计算、时频分布生成以及结果可视化输出。该文件通过协调各个算法模块的调用顺序，实现了从原始信号输入到完整分析报告生成的一体化处理流程，同时提供参数配置接口供用户根据具体需求调整分析参数。