HHT算法实现emd分解，及希尔伯特黄变换，实现瞬时频率瞬时幅值，边际谱的提取。

资 源 简 介

HHT算法实现emd分解，及希尔伯特黄变换，实现瞬时频率瞬时幅值，边际谱的提取。

详 情 说 明

HHT算法（希尔伯特-黄变换）是一种适用于非平稳信号处理的强大工具，它主要由两个关键步骤组成：经验模态分解（EMD）和希尔伯特变换。这种方法的独特之处在于能够自适应地处理非线性、非平稳信号。

EMD分解是HHT算法的第一步，它的核心思想是将复杂信号分解为若干个本征模态函数（IMF）。每个IMF需要满足两个条件：极值点数量与过零点数量相等或最多相差一个；在任何点上，由局部极大值和局部极小值定义的包络均值为零。通过反复筛选过程，信号被逐步分解为从高频到低频的IMF分量，这一过程完全由数据驱动，不需要预先设定基函数。

完成EMD分解后，对每个IMF分量进行希尔伯特变换，可以得到解析信号。通过解析信号，我们可以提取三个关键特征：瞬时幅值反映了信号在时域中的能量变化；瞬时频率则描述了信号的局部频率特性；而将所有这些瞬时频率和幅值信息综合起来，就构成了边际谱，它提供了信号能量在频域上的分布情况。

HHT算法特别适合分析具有时变特性的信号，如机械振动、生物医学信号和地球物理信号等。与传统的傅里叶变换相比，它能更准确地反映信号的局部特征，为信号分析提供了新的视角和方法。