Hilbert-Huang 变换是一种适用于分析非线性、非平稳信号的数据处理方法，它是由美籍华人 Huang 以及他的同事在 1998 年提出的，从本质上讲这种方法是要对一个信号进行平稳化处理，得到信号的时间-频率-能量特征。HHT 是近年来在信号处理领域中的一项重要突破。HHT 是分 EMD 和 Hilbert 变换两步来实现的，首先对非线性、非平稳信号进行 EMD 分解，逐级分解出原始信号中不同尺度的波动或变化趋势，这些具有不同特征尺度的一系列时间序列分量叫做本征模态函数(IMF)，接着对每个 IMF 分量进行 Hilbert 变换。对于 EMD 分解得到的每个分量都有着不同的频率成分，通过对各分量的 Hilbert 变换能够得到具有物理意义的瞬时属性参数。 Hilbert谱表示的是信号幅值在整个频率段上随时间和频率的变化规律，Hilbert边际谱表示信号幅值在整个频率段上随频率的变化情况，它相当于傅里叶谱，但比傅里叶谱具有更高的频率分辨率。Hilbert边际谱是通过对Hilbert谱积分得到的。

经验模态分EMD的改进CEEMDAN方法源代码，可以直接下载后调用

将db小波设定不同的尺度，不同的db小波，处理构造的加噪信号，输出去噪前后的对比波形图，和信噪比，并将信噪比存储，可导出到excel中。

基于提升小波的图像去噪算法，并且易于FPGA硬件实现。基于提升小波的图像去噪算法，并且易于FPGA硬件实现。

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可以用于信号的emd分解，对信号提取IMF分量，程序验证可行

小波降噪的程序，主要是对信号进行静态小波变换的MATLAB程序。

关于小波去噪在心电图上的应用，详细说明原理以及附有代码

传统的经验模态分解，适合初级的研究生学习故障诊断，信号处理方式。

对于一个复杂的信号，在一个时刻会有多于一个的瞬时频率，所以为了使用这个关于瞬时频率的定义，还必须对信号进行经验模态分解，把数据序列分解成基本模式分量，从而可以对它们使用瞬时频率这一概念。而且此种情况下定义的瞬时频率是目前广泛认可的。 对于瞬时频率的MATLAB实现，可用的函数指令是时频工具箱中的instfreq，和经验模态分解工具箱（即EMD工具箱）的hhspectrum指令