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用希尔伯特黄变换（HHT）求时频谱和边际谱.doc
用希尔伯特黄变换（HHT）求时频谱和边际谱
1.什么是 HHT？
HHT 就是先将信号进行经验模态分解（EMD 分解），然后将分解后的每个 IMF 分量进
行 Hilbert 变换，得到信号的时频属性的一种时频分析方法。
2.EMD 分解的步骤。
3.实例演示。
给定频率分别为 10Hz 和 35Hz 的两个正弦信号相叠加的复合信号，采样频率 fs=2048Hz 的
信号，表达式如下：y=5sin(2*pi*10t)+5*sin(2*pi*35t)
(1)为了对比，先用 fft 对求上述信号的幅频和相频曲线。
复制内容到剪贴板
代码:
function fftfenxi
clear;clc;
N=2048;
%fft 默认计算的信号是从 0 开始的
t=linspace(1,2,N);deta=t(2)-t(1);1/deta
x=5*sin(2*pi*10*t)+5*sin(2*pi*35*t);
% N1=256;N2=512;w1=0.2*2*pi;w2=0.3*2*pi;w3=0.4*2*pi;
%
x=(t>=-200&t<=-200+N1*deta).*sin(w1*t)+(t>-200+N1*deta&t<=-200+N2*deta).*sin(w2*t)+(t
>-200+N2*deta&t<=200).*sin(w3*t);
y = x;
m=0:N-1;
f=1./(N*deta)*m;%可以查看课本就是这样定义横坐标频率范围的
%下面计算的 Y 就是 x(t)的傅里叶变换数值
%Y=exp(i*4*pi*f).*fft(y)%将计算出来的频谱乘以 exp(i*4*pi*f)得到频移后[-2,2]之间的频谱
值
Y=fft(y);
z=sqrt(Y.*conj(Y));
plot(f(1:100),z(1:100));
title('幅频曲线')
xiangwei=angle(Y);
figure(2)
plot(f,xiangwei)
title('相频曲线')
figure(3)
plot(t,y,'r')
%axis([-2,2,0,1.2])
title('原始信号')
（2）用 Hilbert 变换直接求该信号的瞬时频率
复制内容到剪贴板
代码:
clear;clc;clf;
%假设待分析的函数是 z=t^3
N=2048;
%fft 默认计算的信号是从 0 开始的
t=linspace(1,2,N);deta=t(2)-t(1);fs=1/deta;
x=5*sin(2*pi*10*t)+5*sin(2*pi*35*t);
z=x;
hx=hilbert(z);
xr=real(hx);xi=imag(hx);
%计算瞬时振幅
sz=sqrt(xr.^2+xi.^2);
%计算瞬时相位
sx=angle(hx);
%计算瞬时频率
dt=diff(t);
dx=diff(sx);
sp=dx./dt;
plot(t(1:N-1),sp)
title('瞬时频率')
小结：傅里叶变换不能得到瞬时频率，即不能得到某个时刻的频率值。Hilbert 变换是求取
瞬时频率的方法，但如果只用 Hilbert 变换求出来的瞬时频率也不准确。（出现负频，实际上
负频没有意义！）
（3）用 HHT 求取信号的时频谱与边际谱
复制内容到剪贴板
代码:
function HHT
clear;clc;clf;
N=2048;
%fft 默认计算的信号是从 0 开始的
t=linspace(1,2,N);deta=t(2)-t(1);fs=1/deta;
x=5*sin(2*pi*10*t)+5*sin(2*pi*35*t);
z=x;
c=emd(z);
%计算每个 IMF 分量及最后一个剩余分量 residual 与原始信号的相关性
[m,n]=size(c);
for i=1:m;
a=corrcoef(c(i,:),z);
xg(i)=a(1,2);
end
xg;
for i=1:m-1
%--------------------------------------------------------------------
%计算各 IMF 的方差贡献率
%定义：方差为平方的均值减去均值的平方
%均值的平方
%imfp2=mean(c(i,:),2).^2
%平方的均值
%imf2p=mean(c(i,:).^2,2)
%各个 IMF 的方差
mse(i)=mean(c(i,:).^2,2)-mean(c(i,:),2).^2;
end;
mmse=sum(mse);
for i=1:m-1
mse(i)=mean(c(i,:).^2,2)-mean(c(i,:),2).^2;
%方差百分比，也就是方差贡献率
mseb(i)=mse(i)/mmse*100;
%显示各个 IMF 的方差和贡献率
end;
%画出每个 IMF 分量及最后一个剩余分量 residual 的图形
figure(1)
for i=1:m-1
disp(['imf',int2str(i)]) ;disp([mse(i) mseb(i)]);
end;
subplot(m+1,1,1)
plot(t,z)
set(gca,'fontname','times New Roman')
set(gca,'fontsize',14.0)
ylabel(['signal','Amplitude'])
for i=1:m-1
subplot(m+1,1,i+1);
set(gcf,'color','w')
plot(t,c(i,:),'k')
set(gca,'fontname','times New Roman')
set(gca,'fontsize',14.0)
ylabel(['imf',int2str(i)])
end
subplot(m+1,1,m+1);
set(gcf,'color','w')
plot(t,c(m,:),'k')
set(gca,'fontname','times New Roman')
set(gca,'fontsize',14.0)
ylabel(['r',int2str(m-1)])
%画出每个 IMF 分量及剩余分量 residual 的幅频曲线
figure(2)
subplot(m+1,1,1)
set(gcf,'color','w')
[f,z]=fftfenxi(t,z);
plot(f,z,'k')
set(gca,'fontname','times New Roman')
set(gca,'fontsize',14.0)
ylabel(['initial signal',int2str(m-1),'Amplitude'])
for i=1:m-1
subplot(m+1,1,i+1);
set(gcf,'color','w')
[f,z]=fftfenxi(t,c(i,:));
plot(f,z,'k')
set(gca,'fontname','times New Roman')
set(gca,'fontsize',14.0)
ylabel(['imf',int2str(i),'Amplitude'])
end
subplot(m+1,1,m+1);
set(gcf,'color','w')
[f,z]=fftfenxi(t,c(m,:));
plot(f,z,'k')
set(gca,'fontname','times New Roman')
set(gca,'fontsize',14.0)
ylabel(['r',int2str(m-1),'Amplitude'])
hx=hilbert(z);
xr=real(hx);xi=imag(hx);
%计算瞬时振幅
sz=sqrt(xr.^2+xi.^2);
%计算瞬时相位
sx=angle(hx);
%计算瞬时频率
dt=diff(t);
dx=diff(sx);
sp=dx./dt;
figure(6)
plot(t(1:N-1),sp)
title('瞬时频率')
%计算 HHT 时频谱和边际谱
[A,fa,tt]=hhspectrum(c);
[E,tt1]=toimage(A,fa,tt,length(tt));
figure(3)
disp_hhs(E,tt1) %二维图显示 HHT 时频谱，E 是求得的 HHT 谱
pause
figure(4)
for i=1:size(c,1)
faa=fa(i,:);
[FA,TT1]=meshgrid(faa,tt1);%三维图显示 HHT 时频图
surf(FA,TT1,E)
title('HHT 时频谱三维显示')
hold on
end
hold off
E=flipud(E);
for k=1:size(E,1)
bjp(k)=sum(E(k,:))*1/fs;
end
f=(1:N-2)/N*(fs/2);
figure(5)
plot(f,bjp);
xlabel('频率 / Hz');
ylabel('信号幅值');
title('信号边际谱')%要求边际谱必须先对信号进行 EMD 分解
function [A,f,tt] = hhspectrum(x,t,l,aff)
error(nargchk(1,4,nargin));
if nargin < 2
t=1:size(x,2);
end
if nargin < 3
l=1;
end
if nargin < 4
aff = 0;
end
if min(size(x)) == 1
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