matlab eemd代码

这是一份matlab代码实现的经验模态分解（EMD）的改进方法——经验模态分解经验模式分解（EEMD）的代码。EEMD是一种改进的EMD方法，它通过对原始信号添加高斯白噪声来解决EMD中的模态混叠问题。该代码实现了EEMD的主要步骤，包括信号分解、求取总IMF数、寻找IMF等。这份代码可以用于信号处理、数据分析等领域。

相关问题

matlab EEMD代码

EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）是一种信号处理方法，用于将非线性和非平稳信号分解成一组称为本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMFs）的成分。下面是一个简单的MATLAB EEMD代码示例：

% 加载信号数据
load('signal.mat'); % 假设信号数据保存在signal.mat文件中

% 设置EEMD参数
numModes = 5; % 分解得到的IMFs数量
numEnsemble = 100; % 集合数

% 执行EEMD分解
imfs = zeros(numModes, length(signal)); % 存储IMFs的矩阵
for i = 1:numEnsemble
    % 添加噪声以实现集合
    noisySignal = signal + randn(size(signal));
    
    % 执行EEMD分解
    IMF = eemd(noisySignal, numModes);
    
    % 将IMFs累加到总的IMFs矩阵中
    imfs = imfs + IMF;
end

% 计算平均IMFs
imfs = imfs / numEnsemble;

% 绘制结果
figure;
subplot(numModes+1, 1, 1);
plot(signal);
title('原始信号');
for i = 1:numModes
    subplot(numModes+1, 1, i+1);
    plot(imfs(i, :));
    title(['IMF ', num2str(i)]);
end

% EEMD函数定义
function IMF = eemd(signal, numModes)
    % 在这里实现EEMD算法
    % ...
    % 返回分解得到的IMFs
end

这段代码首先加载信号数据，然后设置EEMD的参数，包括分解得到的IMFs数量和集合数。接下来，通过循环执行EEMD分解，并将每次分解得到的IMFs累加到总的IMFs矩阵中。最后，计算平均IMFs并绘制结果。

MATLAB的EEMD代码

以下是MATLAB中的EEMD代码示例：

% 加载需要分解的数据
load data.mat

% 设置EEMD参数
ne = 10; % 模态数量
np = 100; % 重构点数
Nstd = 0.2; % 噪声标准差

% 初始化EEMD对象
emd = ceemdan(data);

% 执行EEMD分解
emd = emd.setup('ne', ne, 'np', np, 'Nstd', Nstd);
emd = emd.emd;

% 绘制分解结果
figure;
for i = 1:ne
    subplot(ne+1,1,i);
    plot(emd{i}, 'LineWidth', 1.5);
    ylabel(sprintf('IMF %d', i));
end
subplot(ne+1,1,ne+1);
plot(emd{ne+1}, 'LineWidth', 1.5);
ylabel(sprintf('Residual'));

在这个例子中，我们首先加载需要分解的数据。然后，我们设置了EEMD的参数，包括模态数量、重构点数和噪声标准差。接下来，我们初始化了一个EEMD对象，然后执行了EEMD分解。最后，我们绘制了分解结果，包括每个IMF和残差。