matlab中希尔伯特黄变换代码

在Matlab中实现希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）的代码如下：

clc
clear
close all

% 输入数据
speed = xlsread('3_1_link6_28_5_30min.csv'); % 读取数据文件
x = speed';
x = (x - min(x)) / (max(x) - min(x)); % 数据归一化
M = length(x);
fs = 500;

% EMD和HT
\[imf,residual,info\]=emd(x,'Interpolation','pchip','Display',0);
figure()
hht(imf,fs); % 绘制希尔伯特谱

\[hs, f, t, imfinsf, imfinse\] = hht(imf,fs);
% hs——信号的希尔伯特谱（Hilbert Spectrum ）
% f——信号的频率向量（Frequency vector of signal）
% t——信号的时间向量（Time vector of signal）
% imfinsf——每个imf的瞬时频率（instantaneous frequency of each imf）
% imfinse——每个imf的瞬时能量（instantaneous energy of each imf）

im = figure(1);

这段代码首先读取数据文件，并对数据进行归一化处理。然后使用EMD函数对数据进行经验模态分解，得到每个IMF（Intrinsic Mode Function）和残差。接下来，使用hht函数绘制希尔伯特谱，得到信号的时频图。最后，可以通过输出的变量hs、f、t、imfinsf和imfinse获取更多关于信号的信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【信号处理】Matlab实现希尔伯特-黄变换](https://blog.csdn.net/matlab_dingdang/article/details/126907419)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [将时间序列转成图像——希尔伯特-黄变换方法 Matlab实现](https://blog.csdn.net/weixin_41406486/article/details/127815463)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]