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1 小波分解算法

小波分解算法是一种数学方法，用于将信号分解为不同频率的小波成分。这种算法基于小波函数，可以用于信号处理、图像压缩和数据压缩等领域。小波分解算法的基本思想是将一个信号分解成多个小波子带，每个小波子带代表了一个不同频率的小波成分。这些小波子带可以分别进行处理，例如滤波、降采样等操作，然后再进行重构，得到原始信号。小波分解算法的优点是可以提供更好的时频分辨率，对于瞬态信号和非平稳信号的处理效果更好。同时，小波分解算法也可以用于图像压缩和数据压缩，因为小波分解后的子带可以选择性地保留或舍弃，从而实现数据压缩。总之，小波分解算法是一种强大的信号处理技术，被广泛应用于信号处理、图像压缩和数据压缩等领域。

关于简短的代码视频教程均可关注B站、小红书、知乎同名账号（Lwcah）观看教程~

MATLAB 信号分解第六期-小波分解:

https://mbd.pub/o/bread/ZJWZmpps

信号分解全家桶详情请参见：

https://mbd.pub/o/author-aWWWnHBsYw==/work

2 希尔伯特黄变换

希尔伯特黄变换（Hilbert-Huang Transform，简称HHT）是一种新型的信号分析方法，能够有效地处理非线性、非平稳信号。

对每一个IMF进行希尔伯特变换，可以得到该IMF的解析解。解析解包括一个实部和一个虚部，这两个部分对应于IMF的瞬时频率和瞬时幅值。通过对所有的IMF进行希尔伯特变换，可以得到整个信号的希尔伯特谱。这个谱可以用来分析信号的频率和幅值随时间的变化情况。

希尔伯特黄变换的优点在于其完全自适应性，不需要预设任何参数。此外，该方法能够处理非线性、非平稳信号，因此在许多领域，如地球物理学、生物医学工程等，得到了广泛的应用。

3 边际谱算法

边际谱算法是一种分析非高斯、非线性信号的方法，它基于EMD（经验模式分解）和希尔伯特黄变换（Huang-Hilbert Transform）。

首先，通过EMD将信号分解成一系列固有模态函数（IMF），然后对每个IMF进行希尔伯特变换，得到瞬时频率和瞬时幅值。这些瞬时频率和瞬时幅值构成了信号的希尔伯特谱。

接着，对希尔伯特谱进行边际谱分析。具体来说，将希尔伯特谱的频率和幅值视为二维空间中的一个点，对所有点按照频率进行排序，然后对每个频率点的幅值求和，就得到了边际谱。

通过边际谱，我们可以得到信号在不同频率下的能量分布情况，从而对信号进行分析。这种方法特别适合于处理非高斯、非线性信号。

4 代码获取

如下为简短的视频操作教程。

算法代码获取：

https://mbd.pub/o/bread/ZJyXm55q

https://mbd.pub/o/bread/ZJyXm59r

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