u:IMF分量（多个时域的分量信号，K x N，N为信号长度，K为模态分解层数）u_hat:IMF分量再进行FFT的...
[imf,CenFs] = pVMDandFFT(x,fs, alpha, K, tol); % function [imf,CenFs] = pVMDandFFT(y,FsOrT, alpha, K, tol) % 画信号VMD分解与各IMF分量频谱对照图 % 输入: % y:待分解的数据(一维) % FsOrT: 采样频率或采样时间向量,如果为采样频率,该变量输入单个值;如果为时间向量,该变量为与y相同...
将F(ω)分解成一系列正弦和余弦函数的和,即: F(ω) = ∑[a(k)cos(kω) + b(k)sin(kω)] 其中,k为频率分量的序号,a(k)和b(k)分别为对应的正弦和余弦函数的系数。 傅里叶变换的优点是可以将时间域中的信号转换成频率域中的信号,从而更好地理解信号的频率分量和周期性特征,同时也方便进行一些信号...
以下是VMD算法的简化代码实现: importnumpyasnpfromscipy.signalimporthilbertdefVMD(signal,K,alpha,tol=1e-4):N=len(signal)dt=1t=np.arange(0,N)# 初始化模态u=np.random.randn(K,N)omega=np.zeros(K)# 迭代计算模态diff=np.infwhilediff>tol:# 更新模态u_hat_plus=np.fft.fft(u)# 计算每个模态...
t=np.arange(1,T+1)u=np.zeros((K,T))u_hat=np.zeros((K,T),dtype=np.complex)omega=np.zeros(K)lambda_=np.zeros((K,T),dtype=np.complex)# 主循环forninrange(max_iter):u_hat_old=u_hat.copy()# 更新每个模态forkinrange(K):u_hat[k,:]=np.fft.fft(u[k,:])# 快速傅里叶变换...
function [cc,y_f]=hua_fft(y,fs,style,varargin)%当style=1,画幅值谱;当style=2,画功率谱;当style=其他的,那么花幅值谱和功率谱%当style=1时,还可以多输入2个可选参数%可选输入参数是用来控制需要查看的频率段的%第一个是需要查看的频率段起点%第二个是需要查看的频率段的终点%其他style不具备可选输入...
k = 1:K u_hat(:, k) = randn(T, 1); omega(k) = sort(rand(1, K))*(fs/2); end end % 主循环,使用ADMM进行迭代求解 n = 0; while true n = n + 1; % 更新每个模态的频谱 for k = 1:K sum_uk = sum(u_hat(:, [1:k-1, k+1:K]), 2); u_hat(:, k) = fftshift...
将信号另存为MATLAB®时间数据。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 fs=4e3;t=0:1/fs:0.5-1/fs; 绘制时间表的变分模态分解。 多分量信号的VMD 生成由频率为2 Hz,10 Hz和30 Hz的三个正弦波组成的多分量信号。正弦波以1 kHz采样2秒。将信号嵌入方差为0.01²的高斯白噪声中。
plot(t,f,'k');gridon; title('EMD分解'); subplot(size(imf,1)+1,2,2); plot(freqs,abs(fft(f)),'k');gridon; title('对应频谱'); fori= 2:size(imf,1)+1 subplot(size(imf,1)+1,2,i*2-1); plot(t,imf(i-1,:),'k');gridon; ...
plot(t,f,'k');gridon; title('EMD分解'); subplot(size(imf,1)+1,2,2); plot(freqs,abs(fft(f)),'k');gridon; title('对应频谱'); fori= 2:size(imf,1)+1 subplot(size(imf,1)+1,2,i*2-1); plot(t,imf(i-1,:),'k');gridon; ...