HHT变换的matlab代码，可以用来处理EEG信号

资 源 简 介

HHT变换的matlab代码，可以用来处理EEG信号

详 情 说 明

HHT（Hilbert-Huang Transform）是一种适用于非线性、非平稳信号的分析方法，尤其适合处理EEG（脑电图）信号。在睡眠分期研究中，HHT能够有效提取信号中的瞬时频率和能量特征，帮助区分不同的睡眠阶段。

HHT主要由两个步骤组成：经验模态分解（EMD）和希尔伯特变换。首先，EMD将原始EEG信号分解为若干本征模态函数（IMF），每个IMF分量代表了信号中不同频率成分。随后，通过希尔伯特变换对每个IMF分量进行解析，得到瞬时频率和幅值信息。

在Matlab中实现HHT变换处理EEG信号的关键点在于： EMD分解：使用内置函数或第三方工具箱（如EMD工具箱）将EEG信号分解为IMF分量。 希尔伯特变换：对每个IMF分量进行希尔伯特变换，计算瞬时频率和能量分布。 睡眠分期特征提取：基于HHT结果提取与睡眠阶段相关的特征，如特定频段的能量变化或瞬时频率分布模式。

HHT的优势在于无需预设基函数，能够自适应地分析信号局部特征，非常适合EEG信号的时频特性研究。对于睡眠分期任务，结合HHT的特征提取可以显著提升分类模型的准确性。