TVF-EMD分解matlab程序

TVF-EMD（Total Variation Fused Empirical Mode Decomposition）是一种用于信号分解的方法，它结合了总变差正则化和经验模态分解（EMD）的思想。这种方法可以有效地将信号分解为多个本征模态函数（IMF）和一个趋势项。

关于TVF-EMD的Matlab程序，以下是一个简单的示例：

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

% 设置TVF-EMD参数
maxIter = 100; % 最大迭代次数
tolerance = 1e-6; % 收敛容差

% 执行TVF-EMD分解
[IMFs, trend] = TVF_EMD(signal, maxIter, tolerance);

% 显示分解结果
figure;
subplot(length(IMFs)+1, 1, 1);
plot(signal);
title('原始信号');
xlabel('时间');
ylabel('幅值');

for i = 1:length(IMFs)
    subplot(length(IMFs)+1, 1, i+1);
    plot(IMFs{i});
    title(['IMF ', num2str(i)]);
    xlabel('时间');
    ylabel('幅值');
end

figure;
plot(trend);
title('趋势项');
xlabel('时间');
ylabel('幅值');

上述代码中，首先通过`load`函数加载待分解的信号，然后设置TVF-EMD的参数，包括最大迭代次数和收敛容差。接下来，调用`TVF_EMD`函数执行TVF-EMD分解，将得到的IMFs和趋势项保存在变量中。最后，使用`subplot`和`plot`函数将原始信号、IMFs和趋势项进行可视化展示。