希尔伯特黄变换（HHT）与传统的傅立叶分析相比，在分析非平稳信号方面有哪些优势和特点？

希尔伯特黄变换（HHT）相较于传统的傅立叶分析，在分析非平稳信号方面表现出显著优势。首先，HHT能够通过经验模式分解（EMD）将复杂的非平稳信号分解为一系列内在模态函数（IMF），这些IMF分量能够反映信号的局部特性，并随时间变化而变化。这种分解过程是自适应的，无需预先设定任何基函数，能够更加准确地揭示信号的本质特征。

参考资源链接：[希尔伯特-黄变换在非平稳信号分析中的应用研究](https://wenku.csdn.net/doc/33b6ytk43x?spm=1055.2569.3001.10343)

其次，HHT通过希尔伯特变换计算每个IMF的瞬时频率和瞬时幅度，生成信号的时频分布，能够提供比传统傅立叶变换更丰富的时频信息。这意味着HHT能够描述信号在不同时间点的具体频率变化，而传统傅立叶变换只能提供信号整体的频谱信息，无法反映信号随时间的变化情况。

此外，HHT避免了傅立叶变换中由于信号非平稳性带来的窗口效应和时频分辨率的折衷问题。在处理非平稳信号时，傅立叶变换往往需要使用短时傅立叶变换（STFT）来改善时域分辨率，但这样做会牺牲频域的分辨率，而HHT则能够在保持较高时频分辨率的同时，更准确地捕捉信号的时变特性。

因此，HHT在非平稳信号分析中展现出的独特优势，使其在处理时变信号的领域中具有广泛的应用潜力，如在语音信号处理、机械振动分析、心电图分析、雷达信号处理以及地震信号分析等方面，都能提供更准确的信号特征描述。如果想更深入地了解HHT在实际信号处理中的应用，推荐阅读《希尔伯特-黄变换在非平稳信号分析中的应用研究》这篇硕士论文，作者黄诚惕在西南交通大学的指导下完成的这一作品，详细探讨了HHT的理论基础和实践应用。

参考资源链接：[希尔伯特-黄变换在非平稳信号分析中的应用研究](https://wenku.csdn.net/doc/33b6ytk43x?spm=1055.2569.3001.10343)