HHT中EMD实现方法

资 源 简 介

HHT中EMD实现方法

详 情 说 明

HHT（希尔伯特-黄变换）是一种非线性非平稳信号处理的重要方法，其核心组成部分EMD（经验模态分解）通过自适应分解将复杂信号转化为若干IMF（本征模态函数）分量。本文介绍的EMD实现方案提供了三种典型算法路径，适合不同阶段的学习者理解其数学本质。

对于信号处理领域的新手而言，这三种实现方法分别对应着： 基础筛分算法：采用包络线迭代逼近的经典实现 改进停止准则：引入标准差判据优化分解精度 边界处理优化：通过特征波形延拓抑制端点效应

每种实现都完整保留了EMD的关键特性：基于信号局部特征的自适应分解能力，以及满足IMF条件的严格筛分过程。特别注意在极值点检测、三次样条插值等核心环节的处理差异，这些细节正是影响分解效果的关键因素。掌握这些变体算法有助于深入理解HHT对非平稳信号的时频分析原理。