本资源包含HHT（希尔伯特-黄变换）方法下的时频谱、边际谱及包络检测图的数据文件，适用于信号处理与分析研究。
希尔伯特黄变换（Hilbert-Huang Transform, 简称HHT）是一种非线性、非平稳信号处理方法，由Norden Huang等人在1998年提出。它结合了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）和希尔伯特变换（Hilbert Transform），能够有效地分析复杂、非线性和不稳定的信号。
**核心原理：**
- **EMD (经验模态分解)** 是HHT的第一步，通过迭代地提取振幅最大且频率变化最快的局部特征成分将复杂的信号分成一系列的内模函数（Intrinsic Mode Function, IMF）和残余分量。每个IMF代表了原始信号中的一个特定振动模式或频率成分。
- **IMFs (内模函数)** 必须满足两个条件：在整个时间序列中，任意一个局部极大值点与极小值点之间的平均数为零；且每一对相邻的极值至少有一个穿越点。通过迭代过程可以分离出符合定义的IMF直到最后残余分量接近线性趋势或噪声。
- **希尔伯特变换** 将实信号映射到复域，从而获得瞬时频率和幅值信息。对于每个IMF, 希尔伯特变换生成一个共轭函数与其相乘积分后得到边际谱图（即瞬时幅值包络）；而该包络的导数则给出了瞬时频率。
- **时频谱图** 通过HHT可以获取每一个IMF的时间和频率分布，这比传统的傅里叶变换更能准确反映信号随时间变化的情况。这种图表展示了不同时间段内的频率成分，对于理解非平稳信号至关重要。
- **边际谱图** 是由所有IMFs的瞬时幅值包络累积而成的全局能量分布图像，提供了直观的理解。
- **顺势频率包络图** 利用希尔伯特变换从每个IMF中提取出瞬时频率，并将这些频率组合成一个反映信号随时间变化情况的图表。这对于识别局部特征和动态模式非常有用。
在HHT的应用实践中，通常需要实现上述过程中的算法与函数来处理实际数据，在地震学、生物医学信号分析以及金融数据分析等领域都有广泛应用。
5星
