eemd分解matlab代码

以下是基于MATLAB实现的EEMD分解代码：

function [imf,residual]=emd(x)
% set stop criterion
N = length(x);
sd = 1;
eps = 0.0001;
imf = [];
while sd > eps
    % 1. set x as the current residual
    h = x;
    % 2. set sd as infinite value
    sd = inf;
    % 3. repeat the sifting process
    while sd > eps
        % a. find all local maxima and minima of h
        maxh = islocalmax(h);
        minh = islocalmin(h);
        % b. find all upper and lower envelopes of h
        upper = envelope(h,maxh,'upper');
        lower = envelope(h,minh,'lower');
        % c. compute mean of upper and lower envelopes
        m = (upper+lower)/2;
        % d. calculate the difference between h and m
        d = h-m;
        % e. set m as the new h
        h = m;
        % f. calculate standard deviation of d
        sd = sqrt(sum(d.^2)/N);
    end
    % 4. add the current IMF to the set of IMFs
    imf = [imf,h];
    % 5. subtract the current IMF from x
    x = x-h;
    % 6. check if x is an IMF
    if sum(isnan(x))>0
        residual = x;
        break;
    end
end
% return the residual
residual = x;
end

这个函数的输入是一个信号 `x`，输出是信号的所有IMF和最终的残差。其中，`envelope` 函数用于计算信号的上/下包络线，`islocalmax` 和 `islocalmin` 函数用于找到信号的局部最大值和最小值。整个EMD过程分为以下步骤：

1. 将 `x` 设置为当前残差 `h`。
2. 将标准差 `sd` 设置为无穷大，重复下列步骤直到满足停止条件：
1. 找出 `h` 的所有局部极大值和局部极小值。
2. 找出 `h` 的上/下包络线。
3. 计算上/下包络线的均值 `m`。
4. 计算 `h` 与 `m` 之间的差 `d`。
5. 将 `m` 设为新的 `h`。
6. 计算 `d` 的标准差 `sd`。
3. 将当前 IMF 添加到 IMF 集合中。
4. 从信号 `x` 中减去当前 IMF。
5. 检查 `x` 是否为 IMF。
6. 如果 `x` 不是 IMF，则返回残差。

这个函数实现了 EMD 的基本思想，但是在实际应用时需要注意一些问题，比如如何选择停止条件、如何解决数值不稳定性等。