希尔伯特—黄变换(HHT):一种用于分析非线性、非平稳信号的时频分析方法,通常由两步组成:先用经验模态分解(EMD)将信号分解为若干本征模态函数(IMFs),再对各IMF做希尔伯特变换以获得瞬时频率与能量分布(希尔伯特谱)。常见于地球物理、工程振动、生物医学信号等领域。(也存在扩展/变体,如EEMD、CEEMDAN等。)
/ˈhɪlbərt ˈhwɑːŋ trænzˈfɔːrm/
We used the Hilbert-Huang transform to analyze the vibration signal.
我们使用希尔伯特—黄变换来分析振动信号。
Because the data are nonstationary and nonlinear, the Hilbert-Huang transform provides a more adaptive time-frequency representation than classical Fourier methods.
由于数据是非平稳且非线性的,希尔伯特—黄变换比经典傅里叶方法能提供更自适应的时频表示。
“Hilbert-Huang”来自两部分:Hilbert指德国数学家大卫·希尔伯特(Hilbert transform 为经典信号处理工具之一);Huang指黄锷(Norden E. Huang)等人在1990年代提出并系统化该方法(以EMD + Hilbert谱分析为核心),因此合称“希尔伯特—黄变换”。