体验模式分解动画展示EMD的过程-MATLAB开发

一个示例调用是 >> vibratingString(2)。该程序展示了闭合弦的不同振动模式，这些模式在弦理论中代表不同的粒子，如电子、中子、光子或引力子。程序灵感源自《String Theory and M-Theory - A Modern Introduction》中的插图，详细说明了使用的变量。

Matlab中的EMD分解程序是一种用于信号处理和分析的重要工具。通过EMD（经验模态分解）技术，可以将复杂的信号分解成若干个本征模态函数。这种方法在处理非线性和非平稳信号时特别有效，广泛应用于振动分析、图像处理等领域。EMD分解程序的开发和优化，对于研究人员和工程师来说具有重要意义。

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)。

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。

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代码可以重现Chen S、Wang K、Peng Z等人在2020年《声音与振动杂志》中提出的广义色散模式分解算法的部分结果。该算法是Chen S等人2018年在《机械系统与信号处理》中发表的对偶论文的频域版本，并部分借鉴了Chen S等人2017年在《IEEE信号处理杂志》上发表的非线性啁啾模式分解的变分方法。