类emd的“信号分解方法”及matlab实现

类emd（Empirical Mode Decomposition，经验模态分解）是一种信号分解方法，旨在将非线性和非平稳信号分解为一系列局部振荡函数，即固有模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMFs）。这些IMFs具有不同的频率和幅度特征，可以近似表示原始信号。

类emd的信号分解步骤如下：
1. 将原始信号进行辅助函数处理，使其满足emd的两个前提条件：信号的均值为零且极值点数目不少于交叉点数目。
2. 根据原始信号的极值点，找出上包络线和下包络线，通过平均两条包络线得到信号的局部平均函数。
3. 通过原始信号减去局部平均函数得到细节函数，并检验细节函数是否满足emd的两个前提条件。
4. 若细节函数满足条件，则它即为第一次提取得到的IMF，将其从原始信号中减去，得到新的原始信号。
5. 重复以上步骤，直到剩余的信号无法再提取出IMF，此时得到的IMF为最后一个。

在matlab中，可以使用emd函数来实现类emd的信号分解方法。使用该函数时，需要将原始信号作为输入参数，并设置合适的停止条件来停止分解过程。emd函数会返回分解得到的IMFs和剩余的信号。

以下是使用matlab实现类emd信号分解的示例代码：

% 原始信号
signal = [2, 5, 4, 3, 6, 8, 7, 7, 10, 8];

% 设置emd函数的停止条件
stop_criteria = 0.01; 

% 使用emd函数进行信号分解
[imfs, residual] = emd(signal, 'stoppingcriterion', stop_criteria);

% 输出分解得到的IMFs和剩余信号
disp("IMFs:");
disp(imfs);
disp("Residual:");
disp(residual);

以上代码中，我们定义了一个原始信号和停止条件，然后使用emd函数对原始信号进行分解，并将得到的IMFs和剩余信号输出。