基于经验模态分解法（EMD）的Hilbert-Huang变换（HHT）

资 源 简 介

基于经验模态分解法（EMD）的Hilbert-Huang变换（HHT）

详 情 说 明

经验模态分解（EMD）与Hilbert-Huang变换（HHT）是处理非平稳信号的强大工具组合。该方法通过自适应分解将复杂信号转化为本征模态函数（IMF），再通过希尔伯特变换获得瞬时频率特征。

EMD的核心思想是通过迭代筛分过程，将原始信号分解为若干个IMF分量。每个IMF必须满足两个条件：极值点数量与过零点数量相等或最多相差一个；在任何点上，由局部极大值和极小值定义的包络均值为零。

完成EMD分解后，HHT对每个IMF分量进行希尔伯特变换，获得信号的时频表示。这种变换能够揭示非平稳信号的时变特性，尤其适用于机械振动、生物医学信号等具有非线性和非平稳特征的场景。

在MATLAB实现中，主程序HHT.m依赖三个关键组件：hhspectrum.m用于计算希尔伯特谱，instfreq.m提取瞬时频率，而emd函数来自EMD工具箱完成核心分解。程序执行流程为：先通过EMD分解信号，再对各IMF分量进行希尔伯特变换，最后通过IMF累加实现信号重构。

该方法突破了传统傅里叶变换对信号平稳性的要求，为非线性信号分析提供了新的视角。需要注意的是，EMD可能存在模态混叠问题，后续改进方法如EEMD（集合经验模态分解）可有效缓解这一现象。