在振动目标的激光微多普勒信号分析中，基于联合时频谱的分析方法为目标的检测、分类和识别提供有用信息，得到广泛运用。对于一般非线性和非平稳信号，传统的时频分析方法能有效地提取信号特征，但在强背景噪声和弱调制信道条件下，具有很大局限性。引入希尔伯特-黄变换(HHT)作为一种新的微多普勒信号分析方法，分析在强背景噪声和弱调制等信道下，HHT在微多普勒信号中的特征提取。通过Matlab软件仿真，与平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)比较，证明了HHT在微多普勒信号分析和特征提取中的有效性。

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变形监测数据处理是结构健康监测的一个重要内容。大型结构变形监测的数据往往表现出非线性、非平稳、含有强噪声及多种频率成分叠加的多尺度特征等特点。《希尔伯特-黄变换理论及其在重大工程变形监测中的应用》作者徐佳、麻凤基于理论分析、数值仿真、实验及现场监测等方法，对希尔伯特—黄(HHT)理论进行了系统研究，对基于EEMD滤波去噪特性及其在结构动态特性分析的模型建立等问题进行了分析；之后结合GPS动态监测数据处理、阜新海州露天矿边坡监测数据处理、GPS桥梁动态监测特性分析，以及基于地面微波雷达桥梁动态监测数据处理等实例，介绍了HHT在重大工程变形监测中的分析方法。 《希尔伯特-黄变换理论及其在重大工程变形监测中的应用》可供工程测量、土木工程、结构监测等领域的研究人员、工程技术人员和高等院校相关专业师生参考。

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matlab独立性检验代码希尔伯特-施密特独立标准（HSIC） 原始MATLAB代码的Python版本（HSIC）。 先决条件 麻木 科学的 我们在Windows上使用Python 2.7的Anaconda 4.3.0 64位对代码进行了测试。 套用您的资料 用法 使用导入HSIC from HSIC import hsic_gam 在您的数据上应用HSIC testStat, thresh = hsic_gam(x, y, alph = 0.05) 描述 输入函数hsic_gam() 争论 描述 X 第一个变量的数据。 (n, dim_x) numpy数组。 ÿ 第二个变量的数据。 (n, dim_y) numpy数组。 阿尔法 测试水平 函数hsic_gam()输出 争论 描述 testStat 等级alpha测试的测试阈值 脱粒 测试统计 独立测试结果 如果testStat thresh ，则x和y不独立。 作者 Shoubo胡- shoubo [点]子[在]的Gmail [点] com 另请参阅参与此项目的人员列表。

适用于在运动干扰下心电信号的提取，利用经典的EMD算法验证其有效性

信号处理工具箱，希尔伯特黄变换，是MATLAB的工具箱，比较全面。

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一个比较好用的HHT工具包，包含emd变换以及hilbert边际谱等程序，是学习HHT的好帮手。

经验模态分解及希尔伯特频谱分析主程序，有注释，为了提高程序适用性多设了输入输出变量，根据实际情况可以删减