请选择 进入手机版 | 继续访问电脑版

Hello Mat

 找回密码
 立即注册
查看: 4231|回复: 2

EMD(Empirical Mode Decomposition)经验模态分解

[复制链接]

1064

主题

1239

帖子

13

金钱

管理员

Rank: 9Rank: 9Rank: 9

积分
21393
发表于 2017-10-10 21:38:53 | 显示全部楼层 |阅读模式
EMD(Empirical Mode Decomposition)经验模态分解
软件:MATLAB
  1. function imf = emd(x)
  2. % Empiricial Mode Decomposition (Hilbert-Huang Transform)
  3. % imf = emd(x)
  4. % Func : findpeaks

  5. x   = transpose(x(:));  % 转置
  6. imf = [];
  7. while ~ismonotonic(x) %当x不是单调函数,分解终止条件
  8.    x1 = x;
  9.    sd = Inf;%均值
  10. %直到x1满足IMF条件,得c1
  11.    while (sd > 0.1) || ~isimf(x1) %当标准偏差系数sd大于0.1或x1不是固有模态函数时,分量终止条件
  12.       s1 = getspline(x1);   % 上包络线
  13.       s2 = -getspline(-x1); % 下包络线
  14.       x2 = x1-(s1+s2)/2;    % 此处的x2为文章中的h
  15.       
  16.       sd = sum((x1-x2).^2)/sum(x1.^2);
  17.       x1 = x2;
  18.    end
  19.    
  20.     imf  = [imf, x1'];
  21.     x = x-x1;
  22. end
复制代码
单调性判断:
  1. function u = ismonotonic(x)
  2. %u=0表示x不是单调函数,u=1表示x为单调的
  3. u1 = length(findpeaks(x))*length(findpeaks(-x));
  4. if u1 > 0
  5.     u = 0;
  6. else
  7.     u = 1;
  8. end
复制代码
是否是本征模态函数IMF:
  1. function u = isimf(x)
  2. %u=0表示x不是固有模式函数,u=1表示x是固有模式函数
  3. N  = length(x);
  4. u1 = sum(x(1:N-1).*x(2:N) < 0);
  5. u2 = length(findpeaks(x))+length(findpeaks(-x));
  6. if abs(u1-u2) > 1,
  7.     u = 0;
  8. else
  9.     u = 1;
  10. end
复制代码
三次样条插值:
  1. function s = getspline(x)
  2. %三次样条函数拟合成元数据包络线
  3. N = length(x);
  4. p = findpeaks(x);
  5. s = spline([0 p N+1],[0 x(p) 0],1:N);
复制代码
寻找极值点:
  1. function n = findpeaks(x)
  2. % Find peaks.找到极值
  3. % n = findpeaks(x)
  4. % 二阶导数<0表示曲线是凸弧,一阶导数的斜率在减小
  5. % 二阶导数>0表示曲线是凹弧

  6. n    = find(diff(diff(x) > 0) < 0);
  7. u    = find(x(n+1) > x(n));
  8. n(u) = n(u)+1;
复制代码






算法QQ  3283892722
群智能算法链接http://halcom.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=73
回复

使用道具 举报

0

主题

3

帖子

1

金钱

新手上路

Rank: 1

积分
1
QQ
发表于 2020-4-13 22:52:40 | 显示全部楼层
请问哪一组数据是残差呢?
回复 支持 反对

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

Python|Opencv|MATLAB|Halcom.cn

GMT+8, 2022-7-3 14:07 , Processed in 0.194933 second(s), 28 queries .

Powered by Discuz! X3.4

Copyright © 2001-2021, Tencent Cloud.

快速回复 返回顶部 返回列表