希尔伯特黄变换在股票数据分析中的应用研究

资源摘要信息:"希尔伯特-黄变换（HHT）是分析非线性和非平稳信号的一种方法，它是由华裔美国科学家黄锷（Norden E. Huang）等人提出的一种自适应数据处理技术。HHT能够将复杂的信号分解为多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs），进而对每个IMF进行希尔伯特变换以获取信号的时频特征。在股票市场分析中，HHT可应用于股票价格序列的分析，以寻找股票价格变化的潜在模式和频率。 描述中提到的IMF即本征模态函数，它们代表信号中固有的振动模式。每一个IMF都对应一个瞬时频率，而希尔伯特变换则可以用于计算这些IMF的瞬时频率和振幅。因此，通过HHT分析，我们可以得到信号在不同时间点上的频率和振幅变化，这对于理解信号的动态特性非常有帮助。 HHT分析流程通常包括以下几个步骤： 1. 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）：将信号分解成一系列IMF和一个残差趋势项。EMD是HHT的核心步骤，它通过识别信号中的所有局部极大值和极小值点，构建上包络和下包络，进而提取出各个IMF。 2. 希尔伯特变换：对每个IMF进行希尔伯特变换以获得瞬时频率。 3. 分析和解释：通过分析IMF的瞬时频率和振幅变化，得出信号的时频表示。 文件列表中的plot_hht.m、emd.m、findpeaks.m是实现HHT分析过程的MATLAB函数文件。plot_hht.m可能用于生成HHT分析结果的可视化图形，emd.m用于执行经验模态分解，findpeaks.m用于在信号中寻找局部极大值点。 HHT.pdf可能是关于希尔伯特黄变换的详细解释和使用说明的文档。license.txt包含的是软件许可信息，说明了该软件或代码包的使用权限。Hum.wav是一个音频文件，可能用于测试HHT方法对实际信号的分析效果。 HHT在股票市场分析中的应用，可以帮助交易者识别出股票价格走势中的周期性变化，从而为投资决策提供依据。例如，通过对股票价格序列进行HHT分析，可以发现价格波动中的主要周期成分，评估市场趋势，并预测未来价格的可能变动方向。"