最早用瞬时频率来描述信号的变化特征的方法是HHT变换，通过经验模态分解，
将得到的基本分量即本征模态信号当作时间信号。这种全新的分析方法摆脱了传统
方法在处理信号上存在的束缚。它主要包括两大部分，一部分就是前面提到的也是
最主要的部分，即经验模态的分解(EMD，另一部分就是Hilbert变换。输入的脉
搏波信号经过EMD的处理可以得到每个固有模态分量(IMF，也是一系列的固有
模态函数。其中，每一个固有模态函数必须要满足两个条件:
C1)整个固有模态函数中极点的个数与零点的个数之差不可大于1;
C2)固有模态函数的上下包络线的均值为零，与时间轴是对称关系。
对信号进行EMD处理的流程如图5-5所示，图中经验分解其实是在不同尺度的
规则下，将信号分解成为一系列的IMF，其过程与小波变换分解较为相似，但小波
变换在分解的过程中需要提前选择好合适的正交基，而EMD在分解的方法过程中存
在自适应的基，当然，现在有很多研究小波的人提出自适应的小波基，也就是在信
号分解的过程中，根据信号的实际特点，自动选择合适的正交基，但该方法仍有其
局限性，在分析的过程中，一旦选定了一个正交基，处理过程中是一直不变的。通
常情况下，对于处理像脉搏波这种非平稳，非线性的信号，最佳的分解基并非是小
波变换中的先前确定好的不变的正交基。而HHT中的基于经验模态的分解正好弥补
这个缺陷，它可以随着脉搏波信号的变化而自动选择分解基，从而使信号在分解后
的分量上有更精确的体现。
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