希尔伯特黄变换的EMD分解

资 源 简 介

希尔伯特黄变换的EMD分解

详 情 说 明

希尔伯特黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）是一种针对非平稳、非线性信号的时频分析方法。其核心在于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD），这是理解整个变换的关键步骤。

EMD分解将复杂信号分解为若干本征模态函数（IMF），这些分量具有明确的瞬时频率特性，使得信号在时频域的分析更加直观。通过EMD的筛选过程，信号被逐步剥离出不同时间尺度的振荡模式，从而提取出有意义的频率成分。

希尔伯特变换随后对每个IMF分量进行处理，获得瞬时频率和幅值，构建信号的时频分布。这种方法突破了传统傅里叶变换对信号平稳性的限制，尤其适用于振动分析、生物医学信号等复杂场景。

在MATLAB中实现EMD分解时，通常会涉及信号的极值点检测、包络线拟合和迭代筛选等步骤。通过这些步骤的模拟，可以清晰观察到信号如何被分解为IMF分量，进而验证希尔伯特黄变换的数学原理和实际效果。