emd分解 matlab代码

EMD（Empirical Mode Decomposition）分解是一种时频分析方法，用于将信号分解成所谓的固有模态函数（IMF）。 MATLAB中的IMF函数可用于EMD分解。

以下是MATLAB中进行EMD分解的一般步骤：

1. 将信号加载到MATLAB中，并为其创建一个时间向量。

2. 转换信号以进行分解。可使用emd函数将信号分解为IMF。例如：
[imf,~] = emd(signal);

3. 可使用以下命令将IMF绘制为时间序列：
for n=1:size(imf,1)
subplot(size(imf,1),1,n);
plot(time,imf(n,:));
end

其中，time是向量，含有信号的时间点。

4. 可以将IMF通过求和操作重建回原始信号，即：
reconstructed_signal = sum(imf);

5. 通过绘制原始信号和重建信号的比较，对EMD的结果进行评估。

6. 可以通过调整emd函数的参数（例如，分解级数），以优化分解的结果。

需要注意的是，EMD方法的计算量较大，且分解结果往往受输入信号的质量和参数设置的影响。在使用EMD进行数据分析时，需要仔细考虑信号的特征和参数的选择，以获得有效的结果。

相关问题

emd分解matlab代码

以下是使用Matlab实现EMD分解的代码：

function [imf,residue] = emd(x)
% EMD - Empirical mode decomposition
%
% imf = emd(x)
%
% Inputs:
%   x     - input signal (must be a column vector)
%
% Outputs:
%   imf   - matrix of intrinsic mode functions (IMFs), where each IMF
%           is a column with the residual in the last row
%
% References:
%   Huang et al., 1998. The empirical mode decomposition and the Hilbert
%   spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis.
%   Proceedings of the Royal Society of London A: Mathematical, Physical
%   and Engineering Sciences, 454(1971), pp.903-995.
%
% This is a simple implementation of the algorithm described in the above
% paper. It may be faster to use the EMD code available from the authors'
% website (http://rcada.ncu.edu.tw/download.php), which is written in C and
% uses a sifting process optimized for speed and accuracy. This implementation
% is slower but easier to understand and modify.
%
% The code should work in any version of Matlab.
%
% Author:
%   John D'Errico (woodchips@rochester.rr.com)
%
% Version:
%   1.0 (2006-12-20)
%
% Revisions:
%   1.0 (2006-12-20)
%     - Initial version

%-------------------------------------------------------------------------
% Some error checking on the input
[nrows,ncols] = size(x);
if (ncols ~= 1)
  error('emd: x must be a column vector')
end

%-------------------------------------------------------------------------
% begin the sifting process
imf = [];
h = x;
while (1)
  % find peaks
  maxpeaks = findpeaks(h);
  minpeaks = findpeaks(-h);
  maxpeaks = sortrows(maxpeaks,2);
  minpeaks = sortrows(minpeaks,2);
  
  if (isempty(maxpeaks) || isempty(minpeaks))
    % no more extrema. We are done.
    break
  end
  
  % make sure we have at least one zero crossing
  if (maxpeaks(1,2) < minpeaks(1,2))
    minpeaks(1,:) = [];
  end
  if (minpeaks(1,2) < maxpeaks(1,2))
    maxpeaks(1,:) = [];
  end
  
  % interpolate to get the upper and lower envelopes
  upperenv = interp1(maxpeaks(:,2),maxpeaks(:,1),(1:nrows)','pchip');
  lowerenv = interp1(minpeaks(:,2),minpeaks(:,1),(1:nrows)','pchip');
  
  % calculate means of upper and lower envelopes
  meanenv = (upperenv + lowerenv)/2;
  
  % extract an IMF
  imf = [imf,h-meanenv];
  
  % set the residual to the current mean
  h = meanenv;
end

% we also get the residue
residue = h;

这个代码实现了EMD分解，将输入信号分解成多个本征模态函数（IMF）和一个残差。EMD分解是一种非常有用的信号分析方法，可以用于处理非线性和非平稳信号。

emd分解matlab代码2016a

由于EMD分解算法比较复杂，需要多个函数配合使用，下面是EMD分解的MATLAB代码示例：

function [IMF,residue]=emd(x)

%emd函数的输入为待分解的信号x，输出为IMF和残差residue

%其中IMF为分解出的各个固有模态函数，residue为最终的残差信号

%下面是emd函数的具体实现：

N=length(x);

imf_num=0;%初始化IMF的数量

residue=x;%将初始信号赋值给残差变量

while true

imf_num=imf_num+1;%IMF数量加1

%对残差信号进行迭代分解

c=residue;%将残差信号赋值给中间变量c

while true

%计算信号的上下包络线

u=extrema(c,'max');

d=extrema(c,'min');

%计算平均值

m=(u+d)/2;

%计算均值包络线与原信号的差

h=c-m;

%判断是否为IMF

if isimf(h)

IMF(imf_num,:)=h;%将分解出的IMF存入IMF矩阵中

break;

end

%如果不是IMF，则将h作为下一次迭代的输入信号

c=h;

end

%将分解出的IMF从残差信号中减去

residue=residue-IMF(imf_num,:);

%判断是否满足停止条件

if isstop(residue)

break;

end

end

%最后剩下的残差信号即为residue

end

%以下是一些辅助函数

function [yext]=extrema(y,mode)

%计算信号的上下包络线

len=length(y);

yext=zeros(1,len);

for i=2:len-1

if strcmp(mode,'max')%计算上包络线

if y(i)>y(i-1)&&y(i)>y(i+1)

yext(i)=y(i);

end

elseif strcmp(mode,'min')%计算下包络线

if y(i)<y(i-1)&&y(i)<y(i+1)

yext(i)=y(i);

end

end

end

%处理端点

if strcmp(mode,'max')

yext(1)=y(1);

yext(len)=y(len);

elseif strcmp(mode,'min')

yext(1)=y(1);

yext(len)=y(len);

end

%插值处理

idx=find(yext~=0);

yext=yext(idx);

x=idx;

yext=interp1(x,yext,1:len,'pchip');

end

function [flag]=isimf(x)

%判断信号是否为IMF

%需要满足以下两个条件：

%1.信号的局部极值点的个数必须等于或者比信号的零交叉点的个数少1

%2.信号的极值点的幅值的平均值为0

n=0;

while true

n=n+1;

%计算信号的零交叉点

zc=find(x(1:end-1).*x(2:end)<0);

%计算信号的局部极值点

ext=find((diff(x(1:end-1))>0)&(diff(x(2:end))<0));

%判断是否满足条件1

if abs(length(ext)-length(zc))<=1

break;

end

%将信号减去平均值

x=x-mean(x);

%判断是否满足条件2

if n>=10

break;

end

end

%计算极值点幅值的平均值

ext_val=x(ext);

ave_ext_val=mean(abs(ext_val));

%判断是否满足条件2

if ave_ext_val>0.2*std(abs(x))

flag=false;

else

flag=true;

end

end

function [flag]=isstop(x)

%判断是否满足停止条件

%需要满足以下两个条件：

%1.分解出的IMF数量不能超过原信号的一半

%2.最终的残差信号不能为0

if length(x)<=1

flag=true;

return;

end

if length(x)==2

flag=all(x==0);

return;

end

if length(x)==3

flag=all(diff(x)==0);

return;

end

if length(x)>3

%计算信号的零交叉点

zc=find(x(1:end-1).*x(2:end)<0);

%计算信号的局部极值点

ext=find((diff(x(1:end-1))>0)&(diff(x(2:end))<0));

%计算分解出的IMF数量

imf_num=length(ext)-length(zc)+1;

%判断是否满足条件1

if imf_num>=ceil(length(x)/2)

flag=true;

else

flag=false;

end

%计算最终的残差信号

residue=x-sum(IMF(1:imf_num,:));

%判断是否满足条件2

if sum(abs(residue))<=0.2*sum(abs(x))

flag=true;

else

flag=false;

end

end

end

在使用时，只需将待分解的信号作为输入参数传入emd函数中即可，例如：

x=1:100;

IMF=residue=emd(x);

其中，IMF为分解出的各个IMF，residue为最终的残差信号。需要注意的是，EMD分解算法比较耗时，对于较长的信号需要分段分解才能得到正确的结果。