希尔伯特黄变换，可以出图可以自由更换信号

资 源 简 介

希尔伯特黄变换，可以出图可以自由更换信号

详 情 说 明

希尔伯特黄变换（HHT）是一种常用于非线性非平稳信号分析的强大工具。它主要由两部分组成：经验模态分解（EMD）和希尔伯特变换。这种方法的独特之处在于它能够自适应地将复杂信号分解为一系列固有模态函数（IMF），从而更好地揭示信号的时频特性。

经验模态分解是HHT的第一步，它通过反复筛选过程将信号分解为多个IMF分量。每个IMF都满足特定的条件，保证其具有良好的希尔伯特变换特性。这种自适应分解方式非常适合处理现实世界中的复杂信号，尤其是那些频率和幅度都随时间变化的信号。

在获得IMF后，希尔伯特变换被应用到每个分量上，用于计算瞬时频率和幅度。这种变换能够提供清晰的时频表示，形成所谓的希尔伯特谱。通过分析这个谱，我们可以深入了解信号的局部特性，这是传统傅里叶分析所无法提供的。

边际谱是HHT分析的另一个重要产物，它通过对Hilbert谱进行时间积分得到，提供了信号能量随频率分布的全局视图。与传统的功率谱不同，边际谱能够更好地保留非线性和非平稳特性，为信号特征提取提供更丰富的信息。

在实际应用中，HHT特别适用于需要精确时频分析的场景，如机械故障诊断、生物医学信号处理和地震数据分析等。通过调整输入信号，用户可以自由探索不同信号的特性，而系统提供的可视化功能则使分析结果更加直观易懂。