Matlab中的EMD分解程序

本资源包提供EMD、EEMD、CEEMDAN等分解算法的MATLAB函数，可用于去噪和降噪处理。

这份资源提供了EMD算法的MATLAB源代码，可用于对信号进行分解提取本征模态函数(IMF)。

详细解析经验模式分解（EMD）的优秀Matlab程序！

Matlab仿真matlab_EMD使用MATLAB进行经验模态分解的计算。代码需要整理和测试。

经典的经验模态分解方法，特别适用于研究生初学者进行故障诊断和信号处理。

这个动画展示了如何通过输入信号的上下包络，并逐步减去它们的平均值，直到标准偏差小于预定义值，从而生成各个本征模态函数（IMF）。这是基于另一个EMD代码的开发，用于创建此演示代码。

MATLAB代码实现了对EMD、EEMD和VMD三种信号分解方法的详尽比较。每种方法的优势和局限性都得到了深入探讨，帮助研究人员选择最适合其研究需求的方法。

Hilbert-Huang变换是一种适用于分析非线性、非平稳信号的数据处理方法，由Huang及其同事于1998年提出。这种方法通过EMD分解对信号进行平稳化处理，得到时间-频率-能量特征。HHT在信号处理领域中是一项重要的突破，通过EMD分解和Hilbert变换实现。EMD分解逐级提取原始信号不同尺度的波动或变化趋势，生成本征模态函数(IMF)，而后对每个IMF分量进行Hilbert变换。Hilbert变换能够得到具有物理意义的瞬时属性参数，如Hilbert谱和Hilbert边际谱，分别描述信号在时间-频率和频率上的变化规律。

Matlab中有一个由法国开发者编写的EMD工具箱，整体表现令人满意。