希尔伯特黄matlab程序

时间: 2023-11-26 21:48:29 浏览: 41
根据提供的引用内容,我们可以了解到希尔伯特黄变换包括两部分工作,分别是经验模态分解(EMD)和希尔伯特变换(HT)。因此,下面将分别介绍这两部分的Matlab程序。 1. 经验模态分解(EMD)的Matlab程序 ```matlab % EMD函数 function [imf,residual]=emd(x) % imf: 分解出的各个imf分量 % residual: 分解后的残差 % x: 待分解的信号 % 以下是EMD的具体实现 imf=[]; while ~ismonotonic(x) h=x; while ~isimf(h) [h,r]=hht(h); end imf=[imf,h]; x=x-h; end imf=[imf,x]; residual=x; end % 判断是否为IMF函数 function [flag]=isimf(x) % flag: 是否为IMF的标志 % x: 待判断的信号 % 以下是判断是否为IMF的具体实现 N=length(x); h=hilbert(x); hx=h; n=0; while ~ismonotonic(hx) && n<20 x=hx; h=hilbert(x); a=abs(x); b=angle(h); x1=a.*cos(b); x2=a.*sin(b); hx=x-x1; n=n+1; end if n>=20 flag=false; else flag=true; end end % 判断是否单调函数 function [flag]=ismonotonic(x) % flag: 是否为单调函数的标志 % x: 待判断的信号 % 以下是判断是否为单调函数的具体实现 N=length(x); flag=true; for i=2:N-1 if (x(i)-x(i-1))*(x(i+1)-x(i))<0 flag=false; break; end end end % Hilbert-Huang变换函数 function [h,r]=hht(x) % h: 分解出的分量 % r: 分解后的残差 % x: 待分解的信号 % 以下是HHT的具体实现 N=length(x); t=1:N; h=x; while ~ismonotonic(h) d=h; while ~isimf(d) d=d-mean(d); h=h-d; end % 插值 dt=interp1(find(diff(d)>0)+1,d(diff(d)>0),t,'pchip'); h=h-dt; end r=x-h; end ``` 2. 希尔伯特变换(HT)的Matlab程序 ```matlab % 希尔伯特变换函数 function [h]=hilbert(x) % h: 分解出的分量 % x: 待分解的信号 % 以下是HT的具体实现 N=length(x); if mod(N,2)==0 x=[x,0]; N=N+1; end X=fft(x); h=zeros(1,N); h(1)=1; h(2:N/2)=2*ones(1,N/2-1); h(N/2+1)=1; h(N/2+2:N)=zeros(1,N/2-1); h=X.*h; h=ifft(h); end ```

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