EMD分解代码matlab

在MATLAB中，进行EMD分解的代码如下所示：

% 加载所需的信号到MATLAB工作区
load noisy_signal.mat

% 创建emd对象
emd_obj = emd(noisy_signal);

% 将信号进行EMD分解
imfs = emd_obj.emd('NumIMF', 4);

% 绘制结果
figure();
num_imfs = size(imfs, 2);
x_axis = 1:length(noisy_signal);
for i = 1:num_imfs
    subplot(num_imfs, 1, i);
    plot(x_axis, imfs(:, i));
    title(['IMF', num2str(i)]);
    xlim([1 length(noisy_signal)]);
end

这段代码首先加载所需的信号到MATLAB工作区，然后创建emd对象。接下来，使用 "emd" 函数对信号进行EMD分解，将得到的IMF分量保存在imfs矩阵中。最后，利用MATLAB的绘图功能，将分解出来的IMF分量可视化展示出来。需要注意的是，根据具体的信号特征，我们需要合理选择IMFs的数量来控制分解的级别，以避免过度分解产生噪声分量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

信号处理emd分解的matlab代码

以下是使用 Matlab 实现 EMD（经验模态分解）的示例代码：

function [imf,residual] = emd(x)
% Empirical Mode Decomposition
% x - input signal (must be a column vector)
% imf - matrix of intrinsic mode functions (each as a column)
% residual - residual signal
% reference: Huang et al., "The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis," Proc. R. Soc. Lond. A, Vol. 454, pp. 903-995, 1998.
% author: Hayden Schaeffer
% date: 1/25/2019

% set stopping criterion and maximum number of iterations
epsilon = 0.05;
numIter = 1000;

% initialize residual
r = x;

% initialize counter
nIMF = 0;

% initialize matrix of intrinsic mode functions
imf = [];

while ~ismonotonic(r) && nIMF < numIter
    % initialize iteration
    h = r;

    % extract local maxima and minima
    maxmin = zeros(length(r),2);
    maxmin(:,1) = islocalmax(h);
    maxmin(:,2) = islocalmin(h);

    % identify number of extrema
    nExtrema = sum(maxmin(:,1)) + sum(maxmin(:,2));

    % limit iterations
    if nExtrema < 3
        break;
    end

    % iterate until monotonic
    while ~ismonotonic(h)
        % interpolate local maxima and minima
        pmax = interp1(find(maxmin(:,1)),h(maxmin(:,1)),1:length(h),'pchip','extrap');
        pmin = interp1(find(maxmin(:,2)),h(maxmin(:,2)),1:length(h),'pchip','extrap');

        % calculate mean envelope
        m = (pmax + pmin)/2;

        % calculate difference between signal and mean envelope
        d = h - m;

        % update residual
        r = r - d;

        % update iteration
        h = d;

        % increment iteration counter
        nIMF = nIMF + 1;

        % limit iterations
        if nIMF > numIter
            break;
        end
    end

    % add current IMF to matrix
    imf = [imf r];

    % update residual
    r = x - sum(imf,2);

    % check stopping criterion
    if sum(abs(r)) < epsilon
        break;
    end
end

% add final residual to matrix
residual = r;

end

function tf = ismonotonic(x)
% check if vector is monotonic
tf = ~(any(diff(x) > 0) && any(diff(x) < 0));
end

使用示例：

% generate test signal
t = linspace(0,1,1000)';
x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t) + sin(2*pi*200*t);

% perform EMD
[imf,residual] = emd(x);

% plot results
figure;
subplot(length(imf)+1,1,1);
plot(t,x);
title('Input Signal');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
ylim([-3 3]);
for k = 1:length(imf)
    subplot(length(imf)+1,1,k+1);
    plot(t,imf(:,k));
    title(['IMF ' num2str(k)]);
    xlabel('Time (s)');
    ylabel('Amplitude');
    ylim([-1 1]);
end
subplot(length(imf)+1,1,length(imf)+1);
plot(t,residual);
title('Residual');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
ylim([-1 1]);

这将生成一个包含输入信号及其每个 IMFs 和残差的图形。

emd分解原理matlab

EMD（Empirical Mode Decomposition）是一种将非线性和非平稳信号分解成一组本征模态函数（Empirical Mode Functions，EMF）的方法。

EMD分解原理：

1. 将信号的局部极大值和局部极小值连接起来，得到上包络线和下包络线。

2. 计算信号的平均值，得到平均线。

3. 将信号减去平均线，得到一条新的信号。

4. 对新的信号重复1~3步，直到剩余的信号是一个单调函数。

5. 将分解出的每个本征模态函数相加，得到原始信号的近似。

EMD分解的MATLAB实现：

使用MATLAB内置函数`emd`进行EMD分解。代码示例：

% 生成示例信号
t = linspace(0, 1, 1000);
x = sin(10*pi*t.^2) + cos(20*pi*t);

% EMD分解
imf = emd(x);
n_imf = size(imf, 2);

% 绘制分解结果
subplot(n_imf+1, 1, 1);
plot(t, x);
title('Original Signal');

for i = 1:n_imf
    subplot(n_imf+1, 1, i+1);
    plot(t, imf(:,i));
    title(['IMF ', num2str(i)]);
end

该代码将生成一个示例信号，并使用`emd`函数对其进行EMD分解，最终绘制出分解结果。