matlab代码实现emd分解及hht

资 源 简 介

matlab代码实现emd分解及hht

详 情 说 明

经验模态分解(EMD)与希尔伯特-黄变换(HHT)是非线性非平稳信号处理的经典方法。在MATLAB环境下实现该算法需要解决三个核心问题：

EMD分解过程 通过筛选算法将原始信号分解为若干本征模态函数(IMF)，每个IMF需满足极值点与过零点数量相差不超过1的条件。关键步骤包括：识别局部极值点、构造包络线、迭代提取IMF分量。

Hilbert谱计算 对每个IMF分量进行希尔伯特变换，得到瞬时频率和振幅信息，最终组合形成时频分布图。需要注意避免边界效应带来的频率失真。

可视化实现 绘制IMF分量时需要合理布局子图： 原始信号作为顶部参考 各IMF分量按频率从高到低排列 残差项置于最底层 时频能量分布采用热力图形式呈现

该实现可作为研究非平稳信号特性的有效工具，特别适用于机械故障诊断、生物医学信号分析等领域。使用时需注意端点效应处理及IMF停止准则的设定。