matlab实现的HMC
时间: 2023-07-13 16:30:04 浏览: 192
以下是Matlab实现的HMC代码,假设输入信号为x,采样率为fs:
```matlab
% EMD分解
imf = emd(x);
n_imf = size(imf, 2);
% 计算每个IMF的瞬时频率
inst_freqs = cell(1, n_imf);
for i = 1:n_imf
% 希尔伯特变换
analytic_signal = hilbert(imf(:, i));
% 相位
phase = unwrap(angle(analytic_signal));
% 瞬时频率
inst_freq = diff(phase) * fs / (2*pi);
inst_freqs{i} = inst_freq;
end
```
这段代码使用了Matlab内置的hilbert函数进行希尔伯特变换。最终返回每个IMF的瞬时频率列表。需要注意的是,由于EMD分解的过程是随机的,因此每次运行得到的IMF和瞬时频率可能会有所不同。
相关问题
matlab采用HMC得到时频谱图代码
这里提供一个MATLAB示例代码,用于利用HMC方法得到信号的时频谱图:
``` matlab
% 定义信号
N = 1024;
t = linspace(0, 1, N);
f = 20;
signal = sin(2 * pi * f * t);
% 分帧并进行FFT
frame_size = 64;
step = 32;
frames = zeros(frame_size, N);
for i = 1:step:N-frame_size+1
frame = signal(i:i+frame_size-1);
frames(:,i) = abs(fft(frame));
end
% 定义概率分布函数
sigma = 0.1;
log_prob = @(x) -sum(sum((x - frames).^2)) / (2 * sigma^2);
% 定义HMC采样函数
epsilon = 0.01;
L = 10;
n_samples = 1000;
x0 = frames + randn(size(frames)) * sigma;
samples = hmc_sampler(log_prob, x0, n_samples, epsilon, L);
% 取最后一部分采样结果并计算平均值
samples = samples(end-499:end,:);
mean = mean(samples, 1);
% 绘制时频谱图
imagesc(mean')
colorbar
```
其中,`hmc_sampler`函数可以参考以下代码实现:
``` matlab
function samples = hmc_sampler(log_prob, x0, n_samples, epsilon, L)
samples = zeros(n_samples+1, size(x0,1), size(x0,2));
samples(1,:,:) = x0;
x = x0;
for i = 1:n_samples
p = randn(size(x));
H = 0.5 * sum(sum(p.^2)) - log_prob(x);
x_new = x;
p_new = p;
for j = 1:L
grad = gradient(log_prob(x_new));
p_new = p_new - 0.5 * epsilon * grad;
x_new = x_new + epsilon * p_new;
grad = gradient(log_prob(x_new));
p_new = p_new - 0.5 * epsilon * grad;
end
H_new = 0.5 * sum(sum(p_new.^2)) - log_prob(x_new);
alpha = min(1, exp(H - H_new));
if rand() < alpha
x = x_new;
end
samples(i+1,:,:) = x;
end
end
```
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。
阅读全文