HHT去噪声的matlab代码

以下是一个简单的 HHT 去噪声的 Matlab 代码示例：

% 读入数据
data = load('data.txt');

% 对数据进行 HHT 分解
imf = emd(data);

% 计算每个分量的希尔伯特谱
for i = 1:size(imf, 2)
    h = hilbert(imf(:, i));
    h_spec = abs(fft(h));
    h_spec = h_spec(1:length(h_spec)/2);
    imf_spec(:, i) = h_spec.^2;
end

% 计算每个频率的能量和标准差
energy = sum(imf_spec, 2);
stddev = std(imf_spec, 0, 2);

% 计算噪声阈值
threshold = mean(energy) + 3*stddev;

% 去除能量低于噪声阈值的分量
for i = 1:size(imf, 2)
    if energy(i) < threshold
        imf(:, i) = 0;
    end
end

% 重构信号
denoised_data = sum(imf, 2);

% 绘制原始信号和去噪后的信号
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(data);
title('Original data');
subplot(2, 1, 2);
plot(denoised_data);
title('Denoised data');

代码中使用了一些 HHT 的相关函数，需要先安装相关的工具包。代码的基本思路是将原始信号分解为若干个固有模态函数（IMF），然后计算每个 IMF 的希尔伯特谱，并根据能量和标准差来确定噪声阈值，最后去除能量低于噪声阈值的 IMF，重构信号并输出结果。该方法对于非线性和非平稳信号的去噪效果比较好。