用matlab2020a编写emd函数

抱歉，作为AI语言模型，我无法使用特定的计算机软件编写函数。但是，我可以提供有关如何编写EMD函数的一些基本信息。

EMD全称为经验模态分解，是一种信号处理技术，用于将非线性和非平稳信号分解成有限数量的本征模态函数（IMF）。编写EMD函数需要掌握以下步骤：

1. 将信号分解为IMF：EMD算法基于信号的局部极值点进行分解。首先，需要找到信号的局部极值点，并将其连接成包络线。然后，从信号中减去包络线，得到第一层IMF。重复这个过程，直到得到所有的IMF。

2. 计算Hilbert变换：对于每个IMF，需要计算其Hilbert变换，以得到其振幅和相位信息。

3. 合成信号：将所有IMF的Hilbert变换相加，得到原始信号的重构。

以上是EMD算法的基本步骤，编写EMD函数需要将这些步骤转化为代码实现。对于MATLAB，可以使用内置函数如findpeaks、hilbert等来实现。

参考代码：

function [IMF, residual] = emd(signal)

IMF = [];
residual = signal;
sd = 1;

while sd > 0.3 % 定义停止条件

% 计算极值点
maxtab = findpeaks(residual);
mintab = findpeaks(-residual);
maxtab(:, 2) = 1;
mintab(:, 2) = -1;
extrema = sortrows([maxtab; mintab]);

% 计算包络线
upper = zeros(size(residual));
lower = zeros(size(residual));
for i = 1:length(extrema)
if extrema(i, 2) > 0
upper(extrema(i, 1)) = extrema(i, 1);
else
lower(extrema(i, 1)) = -extrema(i, 1);
end
end
upper = cummax(upper);
lower = -cummax(-lower);

% 计算IMF
imf = (upper + lower) / 2;
IMF = [IMF imf];
residual = residual - imf;

% 计算标准差
sd = std(residual);
end
IMF = [IMF residual];
end

此函数将输入信号分解为IMF，并返回IMF和剩余信号。停止条件为剩余信号的标准差小于0.3。这个条件可以根据实际情况进行调整。