imf = emd(x); %emd分解 emd_visu(x,t,imf); %作图 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 会输出三幅图,只关注第一幅figure1为: 上图依次分别为实际的地震信号signal、EMD后3个IMFs以及剩余信号res的波形。 6 参考文献 1、经验模式分解(EMD)及希尔伯特-黄变换(HHT)简介及MATLAB实现 ...
x=cos(2*pi*f1*t)+2*cos(2*pi*f2*t); imf=emd(x); %经验模态分解 emd_visu(x,t,imf) %作图 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 所得结果如下 第一个图所表示便是emd的过程了,7个imf加一个剩余项rn,后两张图就是原信号的重构过程了,我们知道在HHT中,有这么一个关系, ,而c2f图和f2c...
打开emd_visu源代码，在画图的地方加上xlabel('横坐标');另外这两个代码最后画图部分amd_visu参数都不一样，一个是y是加噪后的信号，一个是x是单纯的信号,第一张图应该是代码二的，第二张图应该是代码一的
%也可以参考%emd_visu (visualization),%emdc, emdc_fix (fast implementations of EMD),%cemdc, cemdc_fix, cemdc2, cemdc2_fix (fast implementations of bivariate EMD),% hhspectrum (Hilbert-Huang spectrum)% % % G. Rilling, 最后修改:3.2007% gabriel.rilling@ens-lyon.fr% % 翻译:xray11.2007fun...
emd_visu(X,t,imf(1:7,:)) 3、emd原理简介 EMD其实就是一种对信号进行分解的方法,与傅里叶变换、小波变换的核心思想一致,大家都想将信号分解为各个相互独立的成分的叠加;只不过傅里叶变换以及小波变换都要求要有基函数,而EMD却完全抛开了基函数的束缚,仅仅依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解,具备自适应...
imf=emd(x);%想要用emd处理的数据x %可视化emd t=1:1:length(x);%创建横轴长度t,其长度应该与保持一致 emd_visu(x,t,imf)% EMD专用画图函数 如果结果正常,则表示工具包安装和路径设置完成。 接下来回答第二个问题: 需要说明,Matlab官方每次每个版本会有一些细微的改变,例如在2010b版后,matlab原先常用的BPN...
经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法作为新型时频分析方法受到广泛关注,它基于信号的极值特性处理信号,具有自适应强,无需预先确定基函数的优点.但EMD算法本身仍存在模态混叠及EMD强制降噪法易导致信号失真等一系列问题.采用自适应噪声的完备集成经验模态分解(CEEMDAN)滤波去噪模型。
其实用起来也很简单的，举个例子：clear all;clf;t=0:0.1:4*pi;%构造一个信号x= 10.*sin(t)+5.*cos(2.*t);%加点噪声noise = normrnd(0,1,1,length(x));y=x+noise;%emd分解imf = emd(x);[m n]=size(imf);emd_visu(x,t,imf);...
imf=emd(x);%想要用emd处理的数据x %可视化emd t=1:1:length(x);%创建横轴长度t,其长度应该与保持一致 emd_visu(x,t,imf)% EMD专用画图函数 如果结果正常,则表示工具包安装和路径设置完成。 接下来回答第二个问题: 需要说明,Matlab官方每次每个版本会有一些细微的改变,例如在2010b版后,matlab原先常用的BPN...
[imf,ort,nbits] = emd(x); emd_visu(x,t,imf,1); %¾ùÖµµÄƽ·½ imfp2=mean(imf,2).^2 %ƽ·½µÄ¾ùÖµ imf2p=mean(imf.^2,2) %¸÷¸öIMFµÄ·½²î mse=imf2p-imfp2 %·½²î°Ù·Ö±È£¬Ò²¾Í...