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  • emd经验模态分解

    2015-09-06 08:16:09
    使用正弦函数叠加多个信号,得到一个数据系列,然后用emd程序对这个序列进行模态分解,实时正明,可以分解出原始信号的各个模态
  • EMD经验模态分解

    2017-05-24 20:32:09
    该程序可以实现EMD经验模态分解,求解IMF分量。
  • emd经验模态分解 去噪 降噪
  • EMD经验模态分解代码

    2014-12-13 14:24:12
    EMD 经验模态分解 代码 函数比较全面
  • EMD发展方法原理动画演示命令程序解读;海洋内孤立波数值模拟模型及EMD和EEMD的MATLAB程序解读分析;EEMD最优降噪整形算法处理泥浆信号论文题目研讨;希尔伯特黄变换应用及傅里叶变换对比和遗留问题。
  • EMD经验模态分解MATLAB程序包,将压缩包中的文件夹添加在MATLAB的子路径之下,然后在MATLAB面板上方点击Set path→添加子路径,在编程时调用emd()即可使用
  • 这是经验模式分解(EMD)的另一种Python实现。该包包含许多EMD变体,并打算及时交付更多。 from PyEMD import EMD import numpy as np s = np.random.random(100) emd = EMD() IMFs = emd(s) ...

    python实现

    这是经验模式分解(EMD)的另一种Python实现。该包包含许多EMD变体,并打算及时交付更多。

    from PyEMD import EMD
    import numpy as np
    
    s = np.random.random(100)
    emd = EMD()
    IMFs = emd(s)

    https://github.com/laszukdawid/PyEMD

    matlab实现

    代码1:

    function [imf,r] = emd(x)
    % Empiricial Mode Decomposition (Hilbert-Huang Transform)
    % imf = emd(x)
    % Func : findpeaks
    % 返回类型为cell类型,
    % IMF第一列为原始信号,一次为一次IMF,二次IMF、。。。、最后残差
    x   = transpose(x(:));
    imf = x';
    while ~ismonotonic(x) % 若信号x不单调,则开始进行emd分解
       x1 = x;
       sd = Inf;
       while (sd > 0.1) || ~isimf(x1) %
          s1 = getspline(x1);
          
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  • EMD 经验模态分解

    千次阅读 2021-03-26 15:04:28
    本征模态函数 IMF 】【 2. 算法步骤 】【 3. MATLAB代码 】【 4. C代码 】【 5. 应用、缺点和改进 】【 6. 相关链接 】 EMD(Empirical Mode Decomposition)是由美国国家宇航局的华裔科学家Norden e. Huang博士于...

    • EMD(Empirical Mode Decomposition)是由美国国家宇航局的华裔科学家Norden e. Huang博士于1998年提出的一种新的处理非平稳信号的方法:希尔伯特—黄变化(HHT)的重要组成部分
    • 依据数据自身的 时间尺度特征来进行信号分解,无须预先设定任何基函数,自适应地进行信号主要成分分析
    • 基于EMD的时频分析方法既适合于 非线性、非平稳信号 的分析,也适合于 线性、平稳信号 的分析,并且对于线性、平稳信号的分析也比其他的时频分析方法更好地反映了信号的物理意义。

    【 1. 本征模态函数 IMF 】

    • IMF(Intrinsic Mode Function)本征模态函数,就是我们分解后得到的信号分量。
    • 一个本征模函数必须满足以下两个条件:
      ⑴ 函数在整个时间范围内,局部极值点和过零点的数目必须相等或最多相差一个;
      ⑵ 在任意时刻点,局部最大值的包络(上包络线)和局部最小值的包络(下包络线) 平均必须为零。
    • IMF 的各个分量分别代表了原始信号中的各频率分量,并按照从高频到低频的顺序依次排列。这也就是(非常简单的情况下的)IMF的物理含义。

    【 2. 算法步骤 】

    1. 找到原信号 x(t) 所有的极值点;
    2. 找出上下极值点的包络线 e m a x ( t ) e_{max}(t) emax(t) e m i n ( t ) e_{min}(t) emin(t),并求出上下包络线的平均值m(t) ,我们把m(t)叫做均值包络线,在x(t)中减去m(t):h(t)=x(t)-m(t),我们把h(t)叫做中间信号;
    3. 判断 h(t) 是否为 IMF;
    4. 如果不是,则以h(t)代替 x(t),重复以上步骤直到 h(t) 满足判据,则h(t)就是需要提取的 IMF;
    5. 如果是,就从原信号中扣除它,重复以上步骤,直到信号最后剩余部分rn就只是单调序列或者常值序列。这样,经过EMD方法分解就将原始信号x(t)分解成一系列 IMF 以及剩余部分的线性叠加。

    【 3. MATLAB代码 】

    data=load('sinusoidalSignalExampleData.mat','X','fs');  %载入数据
    t = (0:length(X)-1)/fs; %横坐标轴值
    plot(t,X); %绘制原始信号图
    xlabel('Time(s)') %横坐标标签
    emd(X,'Interpolation','pchip')  %emd分解
    

    在这里插入图片描述

    【 4. C代码 】

        我想把EMD这样的算法嵌入到单片机中,但是网上几乎没有EMD的C代码。但是,找着找着,发现了 MATLAB 的C/C++语言转换工具…
    在这里插入图片描述
        官方说,有些MATLAB内置函数是无法进行转化的。但是,我从官方的描述 可实现C语言转换的MTLAB代码 中找到了emd !
        于是…在 emd 函数的官方描述中:MATLAB关于emd的官方说明 MATLAB生成C代码有两个限制条件:

    1. 时间表不支持。
    2. 如果要用到插值方法,则“Interpolation”一定是常量。
      在这里插入图片描述

        所以,在生成C代码时,我们只考虑转换 [imf,residual,info] = emd(x) 这种形式的emd函数。
        通过参考这篇文章:参考教程:Matlab中eig内置函数转为C语言 生成了下图最终的工程,转换成功。
    在这里插入图片描述

    【 5. 应用、缺点和改进 】

    • EMD主要用于 信号的分解、滤波,比如心率信号采集。
    • 但是EMD也有缺点,会出现模态混叠和端点效应现象。模态混叠就是不同模态的信号混叠在一起,一般有两种情况:一是不同特征尺度的信号在一个IMF分量中出现,另一种是同一个特征尺度的信号被分散到不同的IMF分量中。
    • 改进:EEMD、CEMD

    【 6. 相关链接 】

    1. 这篇文章能让你明白经验模态分解(EMD)——基础理论篇

    2. 这篇文章能让你明白经验模态分解(EMD)——IMF的物理含义

    3. 这篇文章能让你明白经验模态分解(EMD)——EMD在MATLAB中的实现方法

    4. MATLAB 对 emd() 函数的官方描述

    展开全文
  • 对非平稳信号进行经验模态分解,提取IMF,并进行HILBERT变换。很好的程序
  • EMD经验模态分解——分析时间序列

    万次阅读 多人点赞 2017-10-01 16:19:18
    EMD,(Empirical Mode Decomposition),经验模态分解 Time Series Data,时间序列数据

    EMD,(Empirical Mode Decomposition),经验模态分解,美国工程院士黄锷博士于1998年提出的一种信号分析方法。
    是一种自适应的数据处理或挖掘方法,非常适合非线性,非平稳时间序列的处理,本质上是对数据序列或信号的平稳化处理。

    1:关于时间序列平稳性的一般理解:

    所谓时间序列的平稳性,一般指宽平稳,即时间序列的均值和方差为与时间无关的常数,其协方差与时间间隔有关而也与时间无关。简单地说,就是一个平稳的时间序列指的是:遥想未来所能获得的样本时间序列,我们能断定其均值、方差、协方差必定与眼下已获得的样本时间序列等同。
    反之,如果样本时间序列的本质特征只存在于所发生的当期,并不会延续到未来,亦即样本时间序列的均值、方差、协方差非常数,则这样一个时间序列不足以昭示未来,我们便称这样的样本时间序列是非平稳的。
    形象地理解,平稳性就是要求经由样本时间序列所得到的拟合曲线在未来的一段时间内仍能顺着现有的形态“惯性”地延续下去;如果数据非平稳,则说明样本拟合曲线的形态不具有“惯性”延续的特点,也就是基于未来将要获得的样本时间序列所拟合出来的曲线将迥异于当前的样本拟合曲线。
    事实上,世界上几乎不存在理想的“平稳”时间序列。欧阳首承教授曾指出:“平稳序列性消除了小概率事件”。即在欧阳教授的溃变论看来,EMD这一方法也是有问题的。但是,该方法确实扩展了平稳化这一传统思想的应用范围,即扩展到了对任何类型的时间序列的处理,也是了不起的新进展。

    2:EMD方法:

    EMD 方法在理论上可以应用于任何类型的时间序列(信号)的分解,因而在处理非平稳及非线性数据上,比之前的平稳化方法更具有明显的优势。所以,EMD方法一经提出就在不同的工程领域得到了迅速有效的应用,例如用在海洋、大气、天体观测资料与地球物理记录分析等方面。
    该方法的关键是它能使复杂信号分解为有限个本征模函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF),所分解出来的各IMF分量包含了原信号的不同时间尺度的局部特征信号。EMD分解方法是基于以下假设条件:
    ⑴数据至少有两个极值,一个最大值和一个最小值;
    ⑵数据的局部时域特性是由极值点间的时间尺度唯一确定;
    ⑶如果数据没有极值点但有拐点,则可以通过对数据微分一次或多次求得极值,然后再通过积分来获得分解结果。

    经验模态分解的基本思想:将一个频率不规则的波化为多个单一频率的波+残波的形式。原波形 = ∑ IMFs + 余波

    这种方法的本质是通过数据的特征时间尺度来获得本征波动模式,然后分解数据。这种分解过程可以形象地称之为“筛选(sifting)”过程。

    分解过程是:
    找出原数据序列X(t)所有的极大值点, 并用三次样条插值函数拟合形成原数据的上包络线;
    找出所有的极小值点,并将所有的极小值点通过三次样条插值函数拟合形成数据的下包络线,
    上包络线和下包络线的均值记作ml(其实,有学者将平均值改用中位值,可能更合理,因为是非平稳时间序列),
    将原数据序列X(t)减去该平均包络ml,得到一个新的数据序列hl,:

    X(t)ml=hl

    由原数据减去包络平均后的新数据,若还存在负的局部极大值和正的局部极小值,说明这还不是一个本征模函数,需要继续进行“筛选”。如下图示意:

    EMD


    3:简析:

    本人接触到这一方法,是从油田测井信号序列的经验模态分解专业文章而获知该法的。随后阅读了不少EMD法在不同领域的应用,特别是在处理金融信号数据序列方面,引发我很大的兴趣和共鸣。
    经验模态分解依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解,即局部平稳化,而无须预先设定任何基函数。这一点与建立在先验性假设的谐波基函数(或基频)和小波基函数上的傅里叶分解与小波分解方法具有本质性的差别。这与本人使用的浮动频率法有共同之处,此为共鸣之一。翁文波曾指出傅立叶的基频假设在数据有限的情况下,信号序列(数据)中特性频率与基频的谐和频率不一致,就会导致信号的严重失真,因此而提出了浮动频率法。黄博士似乎也看到了这一点,这从他的命名为“经验模态分解”就可窥知,即”Empirical”这个词与“transzendental(先验的)”相对,等于强调了与先验的傅立叶和小波分解法的不同。翁和黄都从此处触发即出发而提出了各自的创新概念和方法,有异曲同工之妙。
    这个IMF序列,从我读到的包括黄博士在内诸多文献中,虽然称之为函数,实际表现为处理筛选后的数据序列,可用图形表达,而未见归纳为函数方程。IMF的典型图形,例如沪指的IMF如下图所仅仅示意的最后4个低频IMF函数序列:

    这里写图片描述

    上图中的IMF1—IMF3叠合起来,就基本可以重构出沪指的走势:基本与股指一致,类似与一根均线。

    这里写图片描述

    从上面的分解到重构的过程看:
    其实就是个减法到加法的过程,
    减法求异,剥离出频率(周期)大致相同的IMF,
    而加法求同,回到原波形。
    余波其实是个趋势线,即频率极低(周期很长)的波,可以看成是个基底,其它IMF都建筑在它之上。

    有意思的是,筛选出的本征模函数IMF(包括余波)可以代表实在的物理意义,
    即其震动模式必然地对应有物理成因。
    而在股指分解出的IMF则应该对应宏观经济成因。
    比如第一幅图中的IMF2就与CPI或PPI走势几乎一致,且周期也一致;
    而IMF1则与平滑后季度GDP增长率基本一致,也与发电量或工业增加值的大趋势大体一致。

    也就是说,这种新颖的技术分析也得出:股指是反映宏观基本面的。本博曾推荐跟随CPI走势做股市的方法,从这个EMD分解法也得以证明是可行的。我国的CPI这10几年来一直遵循大概42个月的循环规律,可以用一个正弦波形象之。而IMF则是几个正弦波的复合结果。
    对比浮动频率法,则浮动频率法仅仅是找出信号序列中的实际频率,而本正模函数(IMF)则是既找出浮动频率也找出包括不同振幅的复杂信号序列中的震动模态序列。IMF更接近实际的时间序列。我看到的大多数应用这一方法的作者,可能对浮动频率法不了解。如果这一方法仅仅停留在提取IMF的阶段,并在此基础上分析平均周期,则仍可能使得周期信号失真。因此,尝试把二者结合起来是个可能的路径。
    当然,宏观基本面的分析是基础,是可以与技术分析结合起来的。如下图所示:

    这里写图片描述

    上图中的宏观数据取不同权重后叠加复合结果看,与股指的运行方向首先是一致的,方向也是信息,甚至是比数量更重要的信息。缺点是更具体的准确的时间点不大容易确定。
    所用的方法其实就是简单的加法,加法的求同原理,使得方向凸现,而使得我们获得直观的方向性信息。
    人类总是通过不同路径去逼近现实,但总是存在不完备哦!!

    原文链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_55954cfb0102e9y2.html

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  • 内涵2012版emd eemd ceemdan算法资料,有一个案例文件
  • 该代码为信号分解中的经验模态分解技术的Matlab实现,该技术能够用于地震勘探中地震信号的去噪处理以及时频分析的研究,具有非常广泛的应用前景,目前,该技术得到了进一步发展,该程序可作为该类技术研究的基础
  • 一:下载EMD的MATLAB程序和MATLAB的时频工具包EMD的MATLAB程序下载...程序的作者法国人Rilling的程序写的相关的文章:《on empirical mode decompos and its algorithms》EMD的程序要用到matlab的时频工具箱,工具箱...

    一:下载EMD的MATLAB程序和MATLAB的时频工具包

    EMD的MATLAB程序下载地址:http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html

    MATLAB程序的作者法国人Rilling的程序写的相关的文章:《on empirical mode decompos and its algorithms》

    EMD的程序要用到matlab的时频工具箱,工具箱下载地址:http://tftb.nongnu.org/

    matlab的工具箱的安装步骤:

    1.解压下载的文件包,将tft/mfile复制到matlab的toolbox文件夹下

    2.建立搜索路径,matlab->file->Set Path->Add Folder

    ->选择mfile文件夹复制到matlab的toolbox的路径->save->close

    3.测试是否建立搜索路径成功,在matlab命令窗口打入:which fmsin

    返回的结果是你放mfile的正确路径说明建立搜索路径成功。此时就完成了安装工具包的工作。

    此时EMD的准备工作就完了。

    二:

    新建一个文件夹,在此文件下编写你自己的程序,并把需要的EMD程序需要的m文件都拷贝到这个编程的文件夹下。

    matlab里的current directroy当前工作目录选到你的编程目录。

    1.测试:《on empirical mode decompos and its algorithms》图1的程序

    需要的文件:

    emd_fmsin.m

    emd.m(io.m)

    emd_visu.m

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  • emd的C代码实现,欢迎下载
  • 信号处理笔记(1)EMD经验模态分解

    千次阅读 多人点赞 2021-03-24 20:54:12
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  • 基于经验模态分解EMD)去噪的matlab代码,(Denoising signals using empirical mode decomposition and hurst analysis)
  • 该工具箱为MATLAB的EMD经验模态分解的工具箱,使用简单,可以基于此求希尔伯特黄变换和边际谱,详细帮助可以参考word文档。
  • 经验模态分解、集合经验模态分解、集合互补经验模态分解合集适合初学者学习
  • EMD经验模态分解)算法 一

    千次阅读 2020-11-13 15:28:12
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  • EMD经验模态分解及HHT变换(package_emd)源码包。 包含EMD经验模态分解,希尔伯特变换,以及相关的examples
  • 经验模态分解程序及说明,MATLAB可直接使用
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空空如也

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emd经验模态分解