说明：实现希尔伯特-黄变换的功能，并带有一段测试数据。希尔伯特-黄变换是使用EMD分解将信号分解为本征模态函数（IMF），然后求得IMF分量的瞬时频率。其对于非稳态和非线性信号具有优良的效果。

EMD-IMF频率 测试函数MATLAB 模态分量 imf分量 imf

说明：针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题，提出一种基于参数优化变分模态分解的轴承早期故障诊断方法。首先利用粒子群优化算法对变分模态分解算法的最佳影响参数组合进行搜索，搜索结束后根据所得结果设定变分模态分解算法的惩罚参数和分量个数，并利用参数优化变分模态分解算法对故障信号进行处理。

粒子群-轴承 优化故障诊断 粒子群--特征 粒子群-信号 轴承特征提取

说明：模态处理相关程序，包括时域，频率，自普，互普，相干，频响，时频分析，HHt，随机减量法等等，很不错，可以借鉴

hht时频 频响分析 频响 随机减量 时频模态

说明：变分模态分解算法是2014年新提出的，广泛应用于信号处理领域。 VMD分解的子程序，给定分解的时域信号，数据保真约束平衡参数、噪声波峰时间步长、VMD分解个数、迭代精度可以得到 分解的子分量、子分量的波谱、各模式的中心频率。

变分模态分解 vmd 数据分解算法 variational-mode VMD分解个数

说明：一种新的信号分解方法，算法简单，速度快，效率高。有仿真程序。 它由输入数据自驱动分解，类似于经验模态分解（EMD），可将一个复杂的信号分解成几个适当的旋转分量和一个残差。

说明：使用大量的有限元法求解偏微分方程，调试通过可以使用，用于信号特征提取、信号消噪，使用起来非常方便，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，仿真图是速度、距离、幅度三维图像。

程序 一个 分解 模态

说明：基于经验模态分解法（EMD）的Hilbert-Huang变换（HHT）的MATLAB程序。 可将非平稳信号转换为平稳信号，通过将IMF分量累加重构得到平稳信号 。 主程序为HHT.m，需要用到hhspectrum.m函数、instfreq.m函数（在压缩包内）和已安装的EMD工具箱中emd函数。

重构imf hilbert变换 IMF-重构 EMD重构函数 EMD转换

说明：matlab开发工具箱中的支持向量机，数值分析的EULER法，数据包传送源码程序，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，供做算法研究人员参考，正确率可以达到98％。

matlab 一个 例子 分解 模态

说明：非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。

灵敏度分析 重要度 sobol灵敏度 sensitivity 灵敏度检验

说明：优秀论文及配套源码。Hilbert-Huang变换(HHT)是一种新的非平稳信号处理技术，该方法由经验模态 分解(EMD)与Hilbert谱分析两部分组成。任意的非平稳信号首先经过EMD方法处理后被分解为一系列具有不同特征尺度的数据序列，每一个序列称为一个固有模态函数(IMF)，然后对每个IMF分量...

EMD分解能量谱 暂态扰动检测 论文源码 系统辨识论文 HHT瞬时能量谱