在声学缺陷检测中，信号的特征提取和处理是关键环节，它的性能直接影响到分类器的识别能力和抗干扰能力。希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform），简称希-黄变换（HHT），是美国NASA的黄愕博士（Norden E.Huang）在1998年提出的一种专门针对非线性、非平稳信号处理的新型时频分析方法。Hilbert-Huang变换属于信号的一种时频分析方法，与傅里叶变换、小波变换等分析方法不同，这种方法适用于处理声学信号的非线性非时平稳的特性。
HHT方法主要分成两部分，首先对信号进行经验模式分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）得到一系列有限个频率由高到低的本征模式函数(Intrinsic Mode Function，IMF)，其中每一个IMF分量各有都有一定的物理意义，然后使用Hilbert变换构造解析信号，进而得到信号的包括瞬时频率和瞬时幅度在内的瞬时属性，最后得到信号的Hilbert谱和边际谱。通过对边际谱的分析，可以得到声学信号的瞬时频率特性，从而判断样本是否含有缺陷。 |