希尔伯特黄变换-模式识别过程中的特征提取

资 源 简 介

希尔伯特黄变换-模式识别过程中的特征提取

详 情 说 明

希尔伯特黄变换（HHT）是一种非线性、非平稳信号处理技术，广泛应用于模式识别中的特征提取任务。其核心优势在于能够自适应地分解复杂信号，并提取具有物理意义的时频特征。

该方法主要由两个关键步骤组成：经验模态分解（EMD）和希尔伯特变换。EMD将原始信号分解为若干本征模态函数（IMF），每个IMF代表信号中不同时间尺度的振荡模式。这一过程完全由数据驱动，无需预设基函数，特别适合处理非平稳信号。

随后对IMF分量进行希尔伯特变换，可得到瞬时频率和幅度信息，形成希尔伯特能量谱。这种时频联合分析能力，使得HHT能精准捕捉信号中的瞬态特征，例如机械故障诊断中的冲击成分或生物信号中的事件标记。

在模式识别应用中，HHT提取的IMF能量分布、边际谱熵等特征，常作为分类器的输入。相较于傅里叶变换等传统方法，HHT对信号局部突变和趋势变化更敏感，因此在故障检测、语音识别和医疗信号分析等领域展现出独特优势。