最后的结果全是NaN
时间: 2023-09-23 22:03:39 浏览: 43
如果最后的结果全是 `NaN`,那么可能是因为某些IMF函数的直方图和原始数据的直方图之间没有交集,导致在计算KL散度或Jensen-Shannon散度时对数函数的参数出现了0或负数,从而导致了 `NaN` 的出现。这种情况下可以在计算KL散度或Jensen-Shannon散度时对参数进行一些调整,以避免出现0或负数。以下是一些可能的调整方法:
1. 加上一个很小的正数,例如 `eps`,避免出现0的情况。
2. 对参数进行平滑,例如使用带宽为h的高斯核对参数进行卷积平滑,避免出现极端值。
3. 将参数限制在一个较小的范围内,例如将参数限制在 [0.01, 0.99] 的范围内,避免出现负数。
具体的实现方法可以根据实际情况进行选择和调整。修改后的代码如下:
```matlab
% 假设原始数据为 signal,EMD分解后的IMF函数为 IMFs
% 首先计算原始数据的直方图
[N,edges] = histcounts(signal); % edges 为直方图的边界值
bar_centers = (edges(2:end) + edges(1:end-1)) / 2; % 计算每个直方柱的中心位置
P = N / sum(N); % 计算每个数值出现的概率
% 逐个计算每个IMF函数的直方图和JS散度
JSs = zeros(size(IMFs,1),1);
for i = 1:size(IMFs,1)
[N,edges] = histcounts(IMFs(i,:),edges);
Q = N / sum(N);
% 对参数进行平滑
h = 0.1; % 平滑的带宽
P_smooth = smoothdata(P, 'gaussian', h);
Q_smooth = smoothdata(Q, 'gaussian', h);
% 将参数限制在 [0.01, 0.99] 的范围内
P_smooth(P_smooth < 0.01) = 0.01;
P_smooth(P_smooth > 0.99) = 0.99;
Q_smooth(Q_smooth < 0.01) = 0.01;
Q_smooth(Q_smooth > 0.99) = 0.99;
% 使用Jensen-Shannon散度计算两个概率分布之间的距离
M = (P_smooth + Q_smooth) / 2;
JSs(i) = sqrt(0.5 * sum(P_smooth .* log(P_smooth./M) + Q_smooth .* log(Q_smooth./M)));
end
```
这里的关键是使用了平滑和参数限制等方法来避免出现0和负数的情况,从而避免了结果为 `NaN` 的问题。