希尔伯特黄变换程序，包含emd分解和HT变换

资 源 简 介

希尔伯特黄变换程序，包含emd分解和HT变换

详 情 说 明

希尔伯特黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）是一种用于分析非线性、非平稳信号的强大工具。其核心包含两个关键步骤：经验模态分解（EMD）和希尔伯特变换（HT）。以下是对该技术及其MATLAB实现的简要解析。

EMD分解：自适应的信号分解方法 EMD通过迭代筛选过程将复杂信号分解为一系列本征模态函数（IMF）。每个IMF需满足两个条件：极值点与过零点数量相等或相差不超过一；上下包络均值为零。这一步骤完全依赖数据本身特性，无需预设基函数，适合处理非线性信号。

希尔伯特变换：瞬时频率提取 对每个IMF分量进行希尔伯特变换，可计算其瞬时幅值和频率，从而获得信号的时频分布（希尔伯特谱）。与传统傅里叶变换相比，HHT能更精确反映非平稳信号的局部特征。

MATLAB实现要点 EMD实现：需设计包络插值（常用三次样条）、极值检测和筛选停止准则（如标准差阈值）。 HT处理：利用MATLAB内置`hilbert`函数直接获取解析信号，再通过相位微分计算瞬时频率。 边界效应处理：EMD需应对端点飞翼现象，可通过镜像延拓或信号延展优化。

应用场景 HHT适用于地震信号分析、机械故障诊断、生物医学信号处理等领域，尤其擅长捕捉瞬态特征与频率调制现象。通过MATLAB的矩阵运算优势，可高效实现算法的迭代过程。