经验模态分解，集合经验模态分解，希尔伯特分解

资 源 简 介

经验模态分解，集合经验模态分解，希尔伯特分解

详 情 说 明

经验模态分解（EMD）是一种自适应信号分解方法，尤其适合处理非线性、非平稳信号。其核心思想是将复杂信号分解为有限个固有模态函数（IMF），每个IMF需满足极值点与过零点数量相等或最多相差1，且在任意时间点局部均值为零。

集合经验模态分解（EEMD）是EMD的改进版本，通过添加高斯白噪声并进行多次EMD分解后求平均，有效抑制模态混叠问题。这种方法提高了分解的稳定性，但计算成本相对较高。

希尔伯特变换（HHT）是结合EMD与希尔伯特谱分析的信号处理方法。先通过EMD分解信号为IMF分量，再对每个IMF进行希尔伯特变换得到瞬时频率和幅值，最终形成时频分布图，揭示信号的能量-频率-时间联合特征。

MATLAB提供了相关工具包（如HHT工具箱）实现上述算法，支持信号预处理、分解可视化及希尔伯特谱生成，广泛应用于机械故障诊断、生物医学信号分析等领域。使用时需注意参数设置（如EEMD的噪声幅值和集成次数）对分解效果的影响。