hilbert边际谱，特征能量，emd分解

资 源 简 介

hilbert边际谱，特征能量，emd分解

详 情 说 明

Hilbert边际谱分析是处理非平稳信号的重要方法，尤其适用于振动、声学等时变信号的特征提取。其核心流程可分为以下三步：

EMD分解阶段 首先通过经验模态分解（EMD）将原始信号自适应地分解为若干本征模态函数（IMF）。每个IMF需满足极值点与过零点数量相等或相差1的约束条件，确保瞬时频率具有物理意义。

Hilbert谱计算 对每个IMF分量进行Hilbert变换，获得解析信号后计算瞬时幅值和瞬时频率。将时频平面划分为网格单元，通过幅值平方积分得到Hilbert时频谱，反映信号能量在时频域的联合分布。

边际谱与特征能量 沿时间轴积分Hilbert谱得到频率边际谱，体现信号能量在频域的整体分布。特征能量则可通过选取特定频带积分获得，常用于故障诊断中表征轴承损伤等状态特征。

MATLAB实现时需注意： 使用emd函数时需处理模态混叠问题 瞬时频率计算需避免负频率出现 边际谱分辨率受时间窗长度影响