emd经验模态分解代码
时间: 2023-08-10 07:00:23 浏览: 85
经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)是一种将非平稳信号分解成有限数目的本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,简称IMF)的方法。EMD是一种数据驱动的分解方法,适用于时间序列分析、信号处理和振动分析等领域。
EMD的核心思想是通过迭代地提取信号中的局部特征,然后将这些特征分解为本征模态函数。下面是EMD的主要步骤和代码实现:
1.定义一个信号x(t),初始化一个剩余函数h(t)为初始信号x(t)。
2.对于每一个信号h(t),执行以下步骤,直到满足停止条件:
a.计算信号h(t)的局部最大值和局部最小值,通过寻找极值点来提取信号中的本征模态函数。
b.将局部极值点连接起来,得到曲线拟合的上包络线和下包络线。
c.计算信号m(t)为上包络线和下包络线的平均值。
d.得到一维希尔伯特变换Hilbert Transform(H)。(i)将信号h(t)与信号m(t)相减得到细节系数d(t)。(ii)将信号d(t)与信号m(t)相减得到新的信号h(t)。
e.如果新的信号h(t)满足最小特征点数的停止准则,则将新的信号h(t)作为本征模态函数IMF,并将它从剩余函数h(t)中减去。
f.将新的本征模态函数IMF添加到分解结果中。
3.将剩余的信号h(t)作为新的信号x(t),回到步骤2,直到剩余的信号满足停止条件。
4.将所有提取出的本征模态函数IMF和剩余函数h(t)作为EMD的结果。
通过上述步骤和相关的代码实现,可以将非平稳信号分解成本征模态函数,从而提取出信号中的局部特征。这样做可以帮助我们更好地理解信号的性质和变化规律,为后续的信号分析和处理提供基础。