我正在Java中实现"经验模式分解"。下一步是Hilbert–Huang变换，我需要找到如何获得"瞬时频率"。有人知道怎么得到它吗？
使用EMD方法，任何复杂的数据集都可以分解为有限的且通常是少量的分量，这是固有模函数(IMF(的集合。下一步是希尔伯特-黄变换。从中我计算了信号的相位，在我必须计算瞬时频率之后，我在Matlab代码中搜索，如下链接所示：http://read.pudn.com/downloads100/sourcecode/math/408870/emd/instfreq/archive/ifreq.m__.htm
但我不明白。
感谢
实例频率可以通过在Python中计算
def hilb(s, unwrap=False):
from scipy.signal import hilbert
H = hilbert(s)
amp = np.abs(H)
phase = np.arctan2(H.imag, H.real)
if unwrap: phase = np.unwrap(phase)
return amp, phase
inst_amp, phase = hilb(imf, unwrap=True)
inst_freq = np.diff(phase)
首先，EMD是一种算法，它为您提供了固有模式函数(IMF(。
然后将希尔伯特变换应用于每个IMF。
从IMF中，希尔伯特变换给出了一个π/2相位延迟信号，从中可以计算相位和相位的时间导数，该导数与瞬时频率成比例。
您将在该页面上找到有关EMD算法变体的有趣教程和详细信息：http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html
您可以使用Hilbert-Huang变换(HHT(处理信号数据，该变换是经验模式分解(EMD(和Hilbert频谱分析(HSA(与Matlab或Python的结合。在Matlab或Python中，有HHT方法，您可以直接使用，不需要自己计算瞬时频率(IF(。
例如使用Matlab:
首先，您可以通过实现emd来获取IMF和残差信号数据，代码为：[IMF，残差，info]=emd(信号，‘插值’，‘芯片’，‘显示’，0(；
然后，IF，即IMFINSF，可以通过hht(IMF，fs(获得，其中fs是采样频率[P，F，T，IMFINSF，IMFINSE]=hht(IMF，fs(；
此外，Python中还有一些工具和方法。