EMD分解的流程图如下

1.什么是HHT？

HHT就是先将信号进行经验模态分解（EMD分解），然后将分解后的每个IMF分量进行Hilbert变换，得到信号的时频属性的一种时频分析方法。

2.EMD分解的步骤。

EMD分解的流程图如下：

3.实例演示。

给定频率分别为10Hz和35Hz的两个正弦信号相叠加的复合信号，采样频率fs=2048Hz的信号，表达式如下：y=5sin(2*pi*10t)+5*sin(2*pi*35t)

(1)为了对比，先用fft对求上述信号的幅频和相频曲线。

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8. function fftfenxi clear;clc; N=2048; %fft默认计算的信号是从0开始的 t=linspace(1,2,N);deta=t(2)-t(1);1/deta x=5*sin(2*pi*10*t)+5*sin(2*pi*35*t); % N1=256;N2=512;w1=0.2*2*pi;w2=0.3*2*pi;w3=0.4*2*pi; %

x=(t>=-200&t<=-200+N1*deta).*sin(w1*t)+(t>-200+N1*deta&t<=-200+N2*d

eta).*sin(w2*t)+(t>-200+N2*deta&t<=200).*sin(w3*t);

9. y = x;

10. m=0:N-1;

11. f=1./(N*deta)*m;%可以查看课本就是这样定义横坐标频率范围的

12. %下面计算的Y就是x(t)的傅里叶变换数值

13. %Y=exp(i*4*pi*f).*fft(y)%将计算出来的频谱乘以exp(i*4*pi*f)得到频移

后[-2,2]之间的频谱值

14. Y=fft(y);

15. z=sqrt(Y.*conj(Y));

16. plot(f(1:100),z(1:100));

17. title('幅频曲线')

18. xiangwei=angle(Y);