HHT就是先对原始信号进行EMD去求固有模态函数IMFs,然后对各个IMF分别做希尔伯特变换。 简单理解为:HHT=原始信号→EMD→HT 而大部分实际信号均不满足【2 希尔伯特变换HT】一节中最后提到的条件,因此必须将非线性平稳信号转换为平稳信号,因此,必须使用EMD进行模态分解,再对分解得到的IMFs进行希尔伯特变换,求得复信号以后...
处理端点效应。这是EMD的通病，信号两端会出现失真。MATLAB自带镜像延拓功能，调用时添加’Boundary’,’mirror’参数。如果效果不佳，可以手动将信号首尾各延拓20%长度，分解后再截取有效部分。某轴承故障诊断案例显示，延拓处理使故障特征IMF的能量占比提升12.6%。可视化分析结果。分解后使用emd_visu函数绘制各IMF时频谱...
%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...
在得到IMF后,可以直接作图,也可以利用工具箱中的函数emd_visu作图,可以得到模态分解结果以及两种方向相反的重构信号过程,该函数的用法为 emd_visu(x,t,imf) 其中,x为原信号,t为时间序列,imf为上一步得到的结果,该函数可得三个图,第一个为emd图,后两个为信号重构过程,分别为f2c、c2f。 clear;close all;clc ...
简单来说,设置好路径之后输入install_emd即可。 Matlab关于EMD分解后希尔伯特谱分析(相关函数均隶属 G-Rilling EMD Toolbox) hhspectrum 函数说明(8楼:老老的学生) % [A,f,tt] = HHSPECTRUM(imf,t,l,aff)% Input:%- imf : matrix with one IMF per row % 将emd分解得到的IMF代入就可以,就是你的程序中...
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。
第一篇:EMD分解HHT变化matlab源代码 %function [] = UseEMD(x,t) function [] = UseEMD() %UNTITLED2 Summary of this function goes here %Detailed explanation goes here N = 39;% # of data samples t = linspace(0,1,N); x=[20.34 21.25 20.62 19.3 17.6 15.68 15.46 16.27 17.94 18.97 18.71...
imf=emd(x); [m,n]=size(imf); %imf为一m*n阶矩阵,m是imf分量,n为数据点 emd_visu(x,1:length(x),imf,m); %实信号的信号重构及emd结果显示函数 for i=1:m a(i)=kurtosis(imf(i,:));%峭度 b(i)=mean(imf(i,:)); %均值; c(i)=var(imf(i,:)); %方差; d(i)=std(imf(i,:...
EMD工具箱安装,matlab下打开“install_emd.m” 然后运行,最后输入 savepath。 三、程序演示 测试工具箱 fs = 1000; ts = 1/fs; t=0:ts:0.3; z = sin(2pi10t) + sin(2pi200t); imf=emd(z); emd_visu(z,t,imf) % EMD画图调用