emd降噪matlab程序

根据引用中的内容，可以使用类EMD算法来实现emd降噪。具体步骤如下：
1. 首先，生成一个仿真信号x，这是一个无噪声的纯净信号。
2. 然后，向信号x中加入白噪声，生成加入噪声后的信号sig。
3. 使用类EMD算法对信号sig进行分解，得到高频、低频和趋势项分量。
4. 根据信号的特性和噪声的特性，选择合适的阈值来判断哪些分量是噪声，并进行重构。
5. 最后，得到去噪后的信号。

下面是一个MATLAB代码示例来实现emd降噪：

rng(123); %设置随机种子，保证每次生成噪声的一致性
N = 200;
t = linspace(0,1,N);
x = 4*sin(4*pi*t);
x = x - sign(t-0.3) - sign(0.72-t);
sig = x + 0.2*randn(size(t));

% 类EMD分解
imf = emd(sig);

% 判断噪声并重构
threshold = 0.5; % 设定阈值
reconstructed_sig = zeros(size(sig));
for i = 1:size(imf,1)
    kurtosis_value = kurtosis(imf(i,:)); % 计算峭度
    if kurtosis_value < threshold
        reconstructed_sig = reconstructed_sig + imf(i,:);
    end
end

figure('Color','w');
subplot(2,1,1);
plot(t,sig);
title('加入白噪声信号');
subplot(2,1,2);
plot(t,reconstructed_sig);
title('去噪后的信号');

这段代码首先生成了一个仿真信号x，并向其中加入白噪声得到sig。然后使用类EMD算法对sig进行分解，得到多个分量imf。根据每个分量的峭度值与阈值进行判断，将不是噪声的分量进行重构，最后得到去噪后的信号reconstructed_sig。

注意，代码中的阈值threshold需要根据信号和噪声的特性进行调整。如果噪声的峭度特别高，可能需要设定较高的阈值才能有效地去除噪声。同时，如果信号本身的峭度就较高，过低的阈值可能会将有用的信号误删。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【滤波专题-第7篇】“类EMD”算法分解后要怎样使用（3）——EMD降噪方法及MATLAB代码实现](https://blog.csdn.net/fengzhuqiaoqiu/article/details/130736056)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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