hht 三种实现方法

资 源 简 介

hht 三种实现方法

详 情 说 明

HHT（Hilbert-Huang Transform，希尔伯特-黄变换）是一种广泛应用于非平稳信号分析的技术，适合初学者入门信号处理领域。以下是三种常见的实现方法及其思路：

经典经验模态分解（EMD）+ 希尔伯特变换 该方法先通过EMD将信号分解为多个本征模态函数（IMF），然后对每个IMF进行希尔伯特变换，得到瞬时频率和幅度。这种方法直观易懂，适合初学者理解HHT的基本原理。

改进的EEMD（集合经验模态分解） EEMD通过添加白噪声并多次分解信号，再对结果进行平均，减少模态混叠现象。相比EMD，EEMD稳定性更高，适合噪声较多的信号分析。

CEEMDAN（完全自适应噪声集合经验模态分解） CEEMDAN进一步优化噪声添加方式，自适应调整噪声幅值，提高分解精度。这种方法计算量较大，但结果更加准确，适合对信号质量要求较高的场景。

这三种方法各有优劣，初学者可以从EMD开始，逐步掌握更高级的变体。HHT适用于振动分析、生物医学信号处理等多个领域。