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基于MATLAB的Hilbert-Huang变换非平稳信号分析与频谱可视化系统
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资 源 简 介
本项目实现了完整的Hilbert-Huang变换信号处理流程，包括信号预处理、经验模态分解(EMD)和固有模态函数(IMF)分析，提供非平稳信号的频谱可视化与特征提取功能，适用于振动分析、生物医学信号处理等领域。
详 情 说 明
基于Hilbert-Huang变换的非平稳信号分析与频谱可视化系统
项目介绍
本项目实现了一套完整的Hilbert-Huang变换（HHT）信号处理系统，专门用于分析非平稳信号的时频特性。系统通过经验模态分解（EMD）算法将复杂信号自适应地分解为一系列固有模态函数（IMF），并对每个IMF分量进行Hilbert变换，从而获得信号的瞬时频率和瞬时幅度信息，最终生成多维度的可视化分析结果。
功能特性
- 信号预处理与质量评估：支持数据导入、去趋势、滤波等预处理操作，并对信号质量进行初步评估
- 自适应EMD分解：实现完整的经验模态分解算法，可将非平稳信号分解为多个IMF分量
- IMF分量验证：提供IMF分量的筛选机制和有效性检验功能
- Hilbert谱分析：对每个IMF分量进行Hilbert变换，计算瞬时频率和瞬时幅度
- 多维可视化：生成Hilbert谱图、边际谱、瞬时参数时序图等多种分析图表
- 重构误差分析：提供信号重构精度评估和时频特性综合分析报告
使用方法
- 数据准备：准备待分析的一维时间序列信号（支持.mat文件、.csv文件或数组格式）
- 参数设置：配置采样频率、EMD分解参数（停止准则阈值、最大IMF数量等）和预处理选项
- 执行分析：运行主程序，系统将自动完成整个HHT处理流程
- 结果查看：分析完成后，系统将输出IMF分量、各种频谱图和统计分析报告
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
- 推荐内存：8GB以上（处理大数据集时）
- 磁盘空间：至少1GB可用空间
文件说明
主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括信号数据的读取与预处理配置、经验模态分解算法的执行控制、固有模态函数分量的有效性检验与筛选、Hilbert变换与瞬时特征参数的计算、多种频谱可视化图表的生成以及信号重构精度与分解质量的综合评估功能。该文件作为整个系统的调度中心，协调各算法模块的顺序执行并确保数据处理流程的完整性。
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