1 基本定义

希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform, HHT)是一种基于经验模态分解(EMD)的信号分析方法，它将信号分解成若干个固有模态函数(IMF)和一个残差项，然后利用希尔伯特变换对每个IMF进行频率分析，得到信号在时-频域的表达。希尔伯特-黄变换可用于分析非线性和非平稳信号，如地震波、生物信号等。 希尔伯特-黄变换的步骤如下：

1. 对原始信号进行经验模态分解，将信号分解成若干个固有模态函数(IMF)和一个残差项，满足每个IMF的振动模式不同，且具有类似的希尔伯特变换特征。
2. 对每个IMF进行希尔伯特变换，得到其解析信号。
3. 计算每个解析信号的瞬时频率和瞬时幅度，得到信号在时-频域的表达。
4. 对每个IMF的时-频域表达进行求和，得到原始信号的时-频域表达。 希尔伯特-黄变换的优点是可以对非线性和非平稳信号进行分析，不需要预设模型，同时可以提取信号的时-频域特征。缺点是该方法的计算量较大，需要对每个IMF进行希尔伯特变换，计算复杂度较高，同时对于一些较短的信号可能会存在较大的误差。

2 定义和出图效果

附出图效果如下：

附视频教程操作：