AI代码解释 %主函数functionimf=emd(x)%Empiricial ModeDecomposition(Hilbert-Huang Transform)%imf=emd(x)%Func:findpeaks x=transpose(x(:));imf=[];while~ismonotonic(x)x1=x;sd=Inf;while(sd>0.1)||~isimf(x1)s1=getspline(x1);
EMD 算法的流程如下：从原始信号中提取极大值点和极小值点，绘制包络线，计算均值线，并通过减去均值线来获取疑似 IMF 线。接着对疑似 IMF 进行验证，符合条件的升级为正式 IMF，然后从原始信号中减去，直到无法继续分解为止。这一过程保证了信号的线性稳态。通过EMD算法分解原始信号，我们可以得到一系列...
此时,Huang的EMD算法起到了这样的作用,它能够将所有的时域信号转化为“线性稳态”,解了Hilbert算法的软肋。 首先,我们先说一说Huang的EMD算法。为了讲解清晰起见,我将对照下图予以讲解: 上图中,深蓝色的线条是EEG信号(截取自瑞士联邦理工学院DEAP数据库 s01 trail1 channel1的前200个数据点)。图中,红线上的红点...
此时,Huang的EMD算法起到了这样的作用,它能够将所有的时域信号转化为“线性稳态”,解了Hilbert算法的软肋。 首先,我们先说一说Huang的EMD算法。为了讲解清晰起见,我将对照下图予以讲解: 上图中,深蓝色的线条是EEG信号(截取自瑞士联邦理工学院DEAP数据库 s01 trail1 channel1的前200个数据点)。图中,红线上的红点...
上文中,我们提到了“huang的算法”,在正式的书面语言中,我们并不这么称呼它,而是将“huang的算法”称为EMD(Empirical mode decomposition,经验模式分解)。而另外一个概念IMF在这里直接讲解或许会使大家晕头转向(或许有人注意到图中的IMF后面有一个's’,而这里却没有加's’,对英语只有基础了解的人也应猜到IMF不...
上文中,我们提到了“huang的算法”,在正式的书面语言中,我们并不这么称呼它,而是将“huang的算法”称为EMD(Empirical mode decomposition,经验模式分解)。而另外一个概念IMF在这里直接讲解或许会使大家晕头转向(或许有人注意到图中的IMF后面有一个's’,而这里却没有加's’,对英语只有基础了解的人也应猜到IMF不...