一维信号的 HHT 变换。 包含经验模式分解 (EMD) 程序。 主要功能是HHT_Ver02.m。 例子clc; 清除; 关闭所有 Ts = 0.0005； Fs = 1 / Ts; N = 600； k = 0：N-1； t = k .* Ts; t = t'; sig(1:300,1) = 6 * sin(100 .* pi .* t(1:300))+0.1; sig(301:600,1) = 6 * sin(100 .* pi .* t(301:600)) + 1.5 * sin(300 .* pi .* t(301:600))+0.1； HHT_Ver02(t, sig, Fs);

希尔伯特一黄变换(Hilbert-Huang Transform: HHT)是一种新型时频分析方法，该方法适合分析非线性非平稳信号，且具有自适应性和不受Heisenberg测不准原理的约束等优点。但是，该方法仍然存在端点效应、采样频率、曲线拟合、终止准则、虚假分量以及模态混叠等问题，本文进行了相应的研究和改进，并将改进的HHT应用于电力谐波、电压闪变和电力系统低频振荡的参数提取中。

台湾中央大学HHT程序 matlab程序 有演示文稿

通过电动机与滚动轴承之间建立的函数关系将振动信号转变成谐波分量,进而对谐波分量分析。对这种非平稳信号首先进行经验模态分析(EMD),然后通过改进LMS算法自适应滤波器分离噪音,最后再运用希尔伯特变换得到故障轴承频谱图。通过仿真实验证明该方法可以消除大部分的噪音和低频干扰,且易于实现,最终获得符合故障诊断要求的振动信号。

希尔伯特黄变换，亲测有效，可放心使用，只是三维图运行会卡顿（三维图部分不确定正确）

EMD分解程序，用于hht时频分析，显示各阶IMF分量，并进行一系列分析

HHT变换求模态参数的具体过程，很实用，效果很好，与大家分享！

非线性信号处理；经验模态分解；将复杂信号分解为 若干个本证模态函数。

HHT变换的三种方法+MatlabHHT变换的三种方法+Matlab

改进HHT算法及在心音信号分析中的应用 希尔伯特——黄变化