HHT，即小波包分解（Hilbert-Huang Transform），是一种独特的时频分析工具，其核心思想是通过经验模态分解（EMD）提取信号的本征模态函数（IMF），再通过希尔伯特变换（HT）获取IMF的瞬时幅值和频率信息。关键概念如下：
1. IMF：是HHT的基石，它需满足频率唯一性和瞬时相位可导的条件，确保信号的瞬时频率具有物理意义。
2. EMD：非线性信号分解方法，其自适应性源于对信号特征的直接处理，但其准确性依赖于信号本身，可能存在误差。
3. 希尔伯特变换：用于从IMF中提取瞬时幅值和频率，其精度受到移相90度的准确性，Bedrosian和Nuttall定理提供了误差评估。
与经典傅里叶分析相比，HHT特别适合处理非平稳信号，如STFT和WT虽有所改进，但STFT有分辨率折衷，WT则在普适性上有局限。我的研究主要关注HHT在处理这类信号时的挑战与优势。
感兴趣的朋友，可以关注后续更深入的探讨，但目前我暂无开设相关专栏的计划。希望这个概述对理解HHT有所帮助。