emd–fft–hht，经验模态分解，傅里叶变换，希尔伯特变换，针对前面的版本进行更新，增加短时傅里叶变换（stft）以及增加使用峭度普进行信号重构。

具体功能如下：

1. 读取CSV文件中的信号数据,并设置采样频率等参数。

2. 使用经验模态分解(EMD)方法对信号进行分解,得到多个固有模态函数(IMF)分量。

3. 绘制IMF分量的时域图、包络线和包络谱。

4. 计算并绘制IMF分量的中心频率、峰度值、能量熵和包络熵等特征。

5. 使用前3个IMF分量重构信号,并与原始信号进行比较。

6. 对原始信号和重构信号分别进行短时傅里叶变换(STFT)分析,绘制各种STFT结果的可视化图像,包括时频能量分布、时频熵、时频相关性等。

7. 计算STFT结果的统计特征,如平均幅值谱、标准差谱和最大值谱。

8. 绘制STFT结果的三维可视化图,比较原始信号和重构信号的差异。

9. 根据IMF分量的峭度值选择重要成分进行信号重构,并与原始信号进行比较。

10. 绘制基于峭度谱重构信号的三维残差图。

11. 最后比较原始重构和基于峭度谱重构的结果。

总体来说，该代码展示在MATLAB中使用EMD、STFT等信号处理技术对信号进行分析和重构的完整流

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