HHT（Hilbert-Huang Transform，希尔伯特-黄变换）算法是一种用于信号处理和数据分析的方法，它由中国科学家黄昆（Huang）等人于1998年提出。HHT算法的核心思想是将非线性和非平稳信号分解为多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMFs）和一个残余项（Residual），从而实现对信号的非线性、非平稳特性的分析和处理。
HHT算法的主要特点包括：
1. 本征模态函数（IMFs）：HHT算法将信号分解为一系列IMFs，每个IMF都满足以下两个条件：
在任何位置上，其均值应为零。
在任何位置上，其极值点的数量和过零点的数量应该相等或者相差为1。
2. 希尔伯特变换：对每个IMF进行希尔伯特变换，得到其希尔伯特谱，从而得到信号的希尔伯特-黄变换。
3. 残余项：将所有IMFs的线性组合从原信号中减去，得到残余项。残余项通常代表信号中的趋势或长期行为。
HHT算法在以下领域有广泛应用：
信号处理：用于分析非线性、非平稳信号，如地震信号、生物医学信号等。
时间序列分析：用于分析时间序列数据的非线性、非平稳特性。
金融分析：用于分析金融市场中的非线性、非平稳特性。
环境监测：用于分析环境数据中的非线性、非平稳特性。
HHT算法的优势在于其无需对信号进行任何预先假设，可以有效地处理非线性、非平稳信号。然而，HHT算法也存在一些局限性，如IMFs的选择和分解过程中的主观性等。
