信号处理HHT

资 源 简 介

信号处理HHT

详 情 说 明

HHT（Hilbert-Huang Transform，希尔伯特-黄变换）是一种针对非平稳信号的先进时频分析方法。它结合了经验模态分解（EMD）和Hilbert变换，能够有效处理非线性、非平稳信号的特征提取问题。

核心步骤解析 EMD分解：通过筛选过程将原始信号分解为多个固有模态函数（IMF），每个IMF需满足极值点和过零点数量相等或最多相差1，且上下包络均值为零的条件。 Hilbert变换：对每个IMF分量进行变换，得到瞬时频率和振幅，从而构建时频谱，精准反映信号能量随时间-频率的分布。

Matlab实现要点 Matlab中可通过内置函数或开源工具箱（如EMD工具包）实现HHT。关键操作包括调用`emd()`函数完成信号分解，再对IMF分量使用`hilbert()`进行变换。需注意端点效应抑制和IMF停止准则的优化设置。

应用优势 自适应分解能力：无需预设基函数，适应复杂信号结构。 高时频分辨率：优于短时傅里叶变换和小波分析，特别适用于突变信号检测（如机械故障诊断、地震波分析）。

注意事项 EMD可能因噪声干扰产生虚假IMF分量，建议结合噪声辅助方法（如CEEMDAN）提升鲁棒性。