emd算法matlab代码

EMD算法，也称为经验模态分解方法，是一种信号分解算法。它的主要思想是将信号分解成若干个本质模态函数，每个本质模态函数代表着信号中不同的频率成分。EMD算法的优点在于它不需要预先假设信号的模型，因此可以适用于各种类型的信号分解。

下面是EMD算法的Matlab代码：

function [imf, residue] = emd(x)
% x: 待分解的信号
% imf: 本质模态函数
% residue: 残差

N = length(x);
imf = zeros(N, N);
h = x;

% 停止条件
tol = 0.05;
nIMF = 0;

% 极大极小值点
maxmin = zeros(N,2);
maxmin(1,:) = [1,1];
nExt = 1;

while(abs(sum(h)) > tol*N && nIMF <= N-2)
    % 一阶差分，求极值点
    d = diff(h);
    d(d == 0) = eps;
    ind = [];
    for i=2:length(h)-1
        if((d(i-1) > 0 && d(i) < 0) || (d(i-1) < 0 && d(i) > 0))
            ind = [ind, i];
        end
    end
    
    % 求极大值点和极小值点
    if(length(ind) >= 2)
        % 边界点处理
        if(d(1) < 0)
            ind = [1, ind];
        end
        if(d(end) > 0)
            ind = [ind, N];
        end
    
        maxmin(nExt+1:nExt+length(ind)/2,:) = [ind(1:2:end)', ind(2:2:end)'];
        nExt = nExt + length(ind)/2;
        
        % 线性插值求本征模态函数
        p = spline(ind,[x(ind(1)) h(ind) x(ind(end))]);
        imf(:,nIMF+1) = imf(:,nIMF+1) + p';
    else
        % 没有极值点，直接赋值
        imf(:,nIMF+1) = h;
        residue = zeros(N, 1);
        residue = residue + h';
        break;
    end
    
    % 残差
    h = h - imf(:,nIMF+1);
    residue = h;
    
    nIMF = nIMF + 1;
end

% 最后一个本质模态函数
imf(:,nIMF+1) = h;

以上是EMD算法的Matlab代码，其中使用了一些Matlab的内置函数，如spline函数用于进行线性插值操作。这个代码可以将信号分解成若干个本质模态函数，以及一个残差项。每个本质模态函数表示了信号的一个频率成分。如果需要进一步处理这些本质模态函数，可以使用Matlab的其他函数进行处理。