实现HHT变换，首先将信号用EMD分解为一系列IMF分量，然后运用希尔伯特变换进行谱运算。可用于损伤识别。-HHT transform signal with EMD decomposed into a series of IMF component, and then use the Hilbert transform spectrum computing. Can be used for damage identification.

可以将信号用EMD分解为IMF，经应用检测，本代码可以使用(Signal can be decomposed into IMF EMD, after application detection, the code can be used)

经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破?，该方法是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。 该方法的关键是经验模式分解，它能使复杂信号分解为有限个本征模函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF），所分解出来的各IMF分量包含了原信号的不同时间尺度的局部特征信号。经验模态分解法能使非平稳数据进行平稳化