本文主要是介绍【MATLAB】EEMD+FFT+HHT组合算法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
代码原理
EEMD（经验模态分解）+FFT（快速傅里叶变换）+HHT（希尔伯特-黄变换）组合算法是一种常用的信号处理和分析方法。这个组合算法包含了EEMD、FFT和HHT三个步骤，可以用于处理非线性和非平稳信号。
在MATLAB中，你可以按照以下步骤来实现EEMD+FFT+HHT组合算法：
1. EEMD经验模态分解：使用MATLAB中的EEMD函数对原始信号进行经验模态分解。经验模态分解是一种将非平稳信号分解成多个本征模态函数（IMF）的方法，每个IMF都表示具有特定频率和振幅的信号分量。
2. FFT快速傅里叶变换：对每个IMF使用MATLAB中的fft函数进行快速傅里叶变换，将信号从时域转换到频域，得到每个IMF的频谱信息。
3. HHT希尔伯特-黄变换：对每个IMF的频谱信号使用MATLAB中的hilbert函数进行希尔伯特-黄变换，获取信号的瞬时频率和振幅信息，实现对非线性和非平稳信号的更精细分析。
通过结合EEMD+FFT+HHT这个组合算法，你可以提取出信号的频谱特征和瞬时频率信息，用于分析信号的时频特性。
代码效果图
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