该资源包提供了HHT（希尔伯特-黄变换）的主程序代码及其实现的时频分析图，适用于信号处理和时间序列分析。包含详细注释，便于科研人员快速上手使用。
信号的HHT变换全称为希尔伯特-黄（Hilbert-Huang）变换，在1990年代由中国的黄熙龄教授及其团队提出，是一种强大的非线性、非平稳信号时频分析方法。它结合了经验模态分解（EMD）和希尔伯特变换两大技术手段。
首先来看EMD。这是一种自适应的数据处理方式，通过迭代过程将复杂信号分解为一系列本征模态函数（IMF）。每个IMF都具有简单的单峰或双峰结构，代表不同时间尺度与频率成分的信息。此方法基于局部特性进行数据分割，而非采用固定的基函数模式。
其次是希尔伯特变换的应用。它是一种线性相位傅里叶变换技术，为各个EMD分解得到的IMF提供瞬时频率概念，并计算出每个IMF的即时幅度和瞬时频率值，从而构建Hilbert谱或称作HHT时频图。这些图表能够清晰展示信号在不同时间点上的频率变化情况。
相关代码程序通常会包含实现EMD、希尔伯特变换以及生成时频图与Hilbert频谱的功能模块。它们可用于研究机械振动分析、生物医学数据解析及金融市场数据分析等领域中的复杂信号处理工作。通过观察这些图表，可以直观了解信号随时间改变的频率成分变化，并获得关于瞬时频率和幅度的具体信息。
总体来说，作为一种先进的技术工具，希尔伯特-黄变换弥补了传统傅里叶变换在非线性、非平稳信号分析上的局限性。使用者能够利用提供的程序进行HHT分析，深入探索复杂信号内部结构与动态行为特征，在科学研究及工程实践中提供重要见解和指导价值。
5星
