以黄锷的EEMD为基础，对信号进行HHT分解

资 源 简 介

以黄锷的EEMD为基础，对信号进行HHT分解

详 情 说 明

基于黄锷提出的EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）方法对信号进行Hilbert-Huang变换（HHT）分解是一种有效的非线性非平稳信号处理方法。EEMD改进了传统EMD算法，通过加入高斯白噪声来抑制模态混叠现象。

HHT分解过程主要分为两个阶段：首先使用EEMD将原始信号分解为若干个IMF（本征模态函数）分量，这些分量满足瞬时频率有意义的条件。然后对每个IMF分量应用希尔伯特变换，得到信号的时频分布。

该方法特别适合处理复杂信号，能有效捕捉信号的局部特征。使用时只需替换数据文件名即可自动完成整个分析流程，包括：信号预处理、EEMD分解、希尔伯特谱计算等步骤。最终可以得到清晰的时频分布图，为信号特征提取和故障诊断提供有力工具。