提出了基于HHT变换和SVM结合的齿轮箱故障诊断方法,介绍了固有模态函数、EMD分解和Hilbert谱以及支持向量机(SVM)理论。先对各种工况信号消噪,再利用EMD分解将信号分解为IMF分量,求出Hilbert谱和边际谱,再利用边际谱求出各信号的故障特征信息,最后利用支持向量机判别齿轮箱的故障类型。该实验证明了此方法诊断齿轮箱故障的有效性。

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。

台湾中央大学HHT程序 matlab程序 有演示文稿

EEMD Matlab代码希尔伯特-黄变换 希尔伯特-黄变换 MATLAB代码 电子邮件 希尔伯特光谱 HilbertSpectrumExamples.m ** HilbertSpectrumValidation.m ** **需要改进

基于Hilbert-Huang变换的高斯线性调频信号的时频分析，单佩韦，李明，基于经验模式分解算法的Hilbert-Huang变换把复杂的数据分解成瞬时频率有意义的、指定余项误差的固有模态函数，是一种数据驱动的自适��

hilbert-huang变换matlab程序,可运行，

针对目前研究多端配电网故障定位的方法不多，提出了一种多端配电网的行波故障定位方法。HilbertHuang变换法是一种非平稳信号处理工具，通过采用HilbertHuang变换法对配电网各端故障行波信号进行处理。将故障暂态行波的α模电流分量进行经验模态分解，取含高频信号的第一个IMF分量做Hilbert变换，得到相应的时频图。由时频图的第一个频率突变点确定行波波头到达线路两端监测点的时刻，依据定段方法与双端测距原理计算出故障点准确位置，从而实现了对多端配电网故障定位。仿真结果表明，本算法适应能力强，可靠，定位准确。

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分量进行Hilbert谱分析得到相应分量的Hilbert谱，汇总所有Hilbert谱就得到了原信号的谱图。该方法从本质上讲是对非平稳信号进行平稳化处理，将信号中真实存在的不同尺度波动或趋势逐级分解出来，最终用瞬时频率和能量来表征原信号的频率含量。 本文研究了基于HHT的暂态电能质量扰动检测方法，介绍了HHT的基本原理和利用HHT检测电能质量多扰动信号的实现方法。仿真试验表明该方法可以实时检测扰动的起止时刻，持续时间和扰动幅度，适用于电能质量多扰动的监测和辨识系统。