固有时间尺度分解(ITD)及其在FFT和HHT中的应用，适用于非平稳信号并能有效捕捉时间尺度特性及抵抗噪声...

简介：
本文介绍了固有时间尺度分解（ITD）方法，并探讨了它在快速傅里叶变换（FFT）与希尔伯特-黄变换（HHT）中处理非平稳信号的应用，特别强调其在捕捉信号的时间尺度特征和抗噪能力方面的优势。 固有时间尺度分解（ITD）结合了itd–fft–hht变化方法，主要用于非平稳信号的分析与处理。该技术能够有效捕捉时间信号的时间尺度特征，并且具有较强的抗噪能力和边界效应抑制能力。 在MATLAB版本22及以上环境中应用此技术的主要步骤如下： 1. 读取名为data.csv的数据文件并生成相应的时间戳。 2. 对输入信号y执行固有时间尺度分解（ITD），以提取IMF分量。 3. 绘制以下图表： - 图像1：时域图像 - 图像2：所有IMF分量及剩余部分的时域表示 - 图像3：IMF分量的箱型图展示 - 图像4：显示各个IMF分量的时间曲线图 - 图像5：每个IMF分量经过快速傅里叶变换后的频谱图像 - 图像6：所有IMF分量组成的希尔伯特谱 - 图像7：整个信号的希尔伯特谱网格可视化展示 - 图像8：第一个IMF分量对应的希尔伯特谱网格可视化图 - 图像9：原始信号、重构后的信号及其快速傅里叶变换结果 4. 计算并比较原始信号与通过ITD方法重建得到的信号的相关性，并绘制它们在时域内的图像（图像10）。