Matlab实现HHT程序(源码,非常珍贵)
matlab中搭建仿真T转换器(详细实验步骤)

猛叔教你一步一步用matlab搭建仿真T转换器别问我怎么搭建TST,我也不会。
猛叔制作,之前没怎么学过matlab,交换原理的课也没去听过,可能有错误,请谅解1. 安装matlab .之前安装2012b总结的安装和破解方法:点击百度云下载2.打开matlab, 选择simulink图标,如下图。
3.说明等界面打开后,点开第一个,画图所用的所有图标就在这里面。
懒得找的话就用上面那个搜索框,用望远镜搜索想要的图标,不知道要哪个图标,见下个步骤。
4.画图按照下图画好图,可以按照英文搜索图标画图。
可以看出一共可以分为四个部分,画好上面一个,可以复制粘贴。
最后面有一张黑色图片,放大可以看的很清楚,虽然不是同一张,但是内容差不多,可以参考那一个。
5.不是很清晰我就详细说明一下:一共要9个图标。
只说第一个图标:很重要的,其他看图搜索吧如何画图?在图表上点击右键,会出现 add to a new model ,以后的图标可以直接拖进这个图里面。
疑问?有人会问为什么搜索出来的第2个图标和第8个图标和下面的B C D 不一样,是因为下要改符号,怎么改,看下面。
改符号:图标2先不改,以后会自动生成的。
图标8:双击打开,改为:图标BCD: 双击打开,将字母A改为B C D 即可。
关于那个示波器,两个可以合在一起,还有可以更改纵横坐标显示,自己摸索吧。
不方便就用一个接线入口的。
连线很简单。
自此图标说明完毕。
6.做实验一共有四列数据:第一列:数据如下:示例:第一个的改法,其他按照上图修改,英语请字典。
第二列:示例:最后一个:第三列:如同上面所说,改了之后折线会变过来的。
示例:最后一个第四列:1和2 改法一样,都改第一个数据为4.数据改好。
7.实验出结果点一下下图那个图标结果:点一下那两个示波器。
至于结果说明了什么呢?见文档:点击百度云下载如果觉得自己牛逼了,可以做8个的。
如下图,其实原理都一样,对于有密集恐惧症的我来说,尝试了一下,失败了。
matlab hht变换代码

matlab hht变换代码
在MATLAB中,可以使用以下代码实现希尔伯特-黄变换(HHT):
% 读取信号
Fs = 1000; % 采样频率
t = (0:1/Fs:length(x)-1/Fs); % 时间向量
x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); % 合成信号
% 希尔伯特-黄变换
[imf,t,A,f] = eemd(x,5); % 使用EEMD方法进行HHT变换
% 绘制原始信号和IMFs
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t,x);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
for k = 1:length(imf)
plot(t,imf(k));
end
title('IMFs');
在上述代码中,x是一个合成信号,它由两个正弦波组成。
使用eemd函数对信号进行希尔伯特-黄变换,该函数使用经验模式分解(EMD)方法进行分解。
eemd函数的输出包括:
●imf:固有模式函数(IMFs)
●t:时间向量
●A:每个IMF的瞬时幅度
●f:每个IMF的瞬时频率
最后,使用subplot和plot函数绘制原始信号和IMFs。
HHT变换-固有模态函数IMF-经验模式分解EMD-端点延拓-EMD结束准则-Hilbert谱

HHT变换1.1简介传统的信号处理方法,如傅立叶分析是一种纯频域的分析方法。
它用频率不同的各复正弦分量的叠加来拟合原函数,也即用()ωF在有限频域上的信息不足以确定在任意小f。
而()ωF来分辨()ω范围内的函数()ωf,特别是非平稳信号在时间轴上的任何突变,其频谱将散布在整个频率轴上。
而且,非平稳动态信号的统计特性与时间有关,对非平稳信号的处理需要进行时频分析,希望得到时域和频域中非平稳信号的全貌和局域化结果。
在傅立叶变换中,人们若想得到信号的时域信息,就得不到频域信息。
反之亦然。
后来出现的小波(Wavelet)变换通过一种可伸缩和平移的小波对信号变换,从而达到时频局域化分析的目的。
但这种变换实际上没有完全摆脱傅立叶变换的局限,它是一种窗口可调的傅立叶变换,其窗内的信号必须是平稳的。
另外,小波变换是非适应性的,小波基一旦选定,在整个信号分析过程中就只能使用这一个小波基了。
HHT(Hilbert-Huang Transform)技术是(1998年由NASA的Norden E Huang 等提出的新的信号处理方法。
该方法适用于非线性非平稳的信号分析,被认为是近年来对以傅立叶变换为基础的线性和稳态谱分析的一个重大突破。
目前HHT技术已用于地球物理学和生物医学等领域的研究,并取得了较好的结果。
存在的问题尽管HHT技术在处理非线性、非稳态信号方面有很大的优势,但是这个方法本身还是有许多的问题有待进一步研究。
正如Huang 在文章中指出的那样,对于这种新的信号处理方法,其基的完备性还需要严密的证明。
另外,在做Hilbert变换时出现的边界效应也需要更好的方法来解决。
但是,HHT技术中最严重,也是现今研究的最多的是EMD 分解中的包络过程。
从对EMD分解方法的介绍可以看出,包络线的构造影响着整个分解的结果,也决定了后面的Hilbert变换。
Huang 采用的三次样条插值来拟和包络线。
在实际应用中,发现这样做会产生严重的边界效应,污染了原始数据。
hht函数

hht函数
HHT函数是一种基于赫斯特矩阵的数学工具,其全称为Hilbert-Huang变换。
该函数使用经验模态分解(EMD)算法将数据分解为若干固有模态函数(IMF),然后对每个IMF进行希尔伯特变换,最后将变换后的所有函数相加,得到HHT函数的结果。
HHT函数的应用十分广泛,可用于信号处理、图像分析、生物医学和金融分析等领域。
在信号处理方面,HHT函数可以用于分析和预测地震、股票市场和天气等复杂系统的行为。
在生物医学方面,HHT函数可用于检测脑电图(EEG)信号、心电图(ECG)信号和脑血流动力学(CBF)等生理信号的频率和振幅的变化。
遗传算法经典MATLAB代码

遗传算法经典学习Matlab代码遗传算法实例:也是自己找来的,原代码有少许错误,本人都已更正了,调试运行都通过了的。
对于初学者,尤其是还没有编程经验的非常有用的一个文件遗传算法实例% 下面举例说明遗传算法%% 求下列函数的最大值%% f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10]%% 将x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题,一个10位的二值数提供的分辨率是每为(10-0)/(2^10-1)≈0.01。
%% 将变量域[0,10] 离散化为二值域[0,1023], x=0+10*b/1023, 其中 b 是[0,1023] 中的一个二值数。
%% %%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%% 编程%-----------------------------------------------% 2.1初始化(编码)% initpop.m函数的功能是实现群体的初始化,popsize表示群体的大小,chromlength表示染色体的长度(二值数的长度),% 长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。
%遗传算法子程序%Name: initpop.m%初始化function pop=initpop(popsize,chromlength)pop=round(rand(popsize,chromlength)); % rand随机产生每个单元为{0,1} 行数为popsize,列数为chromlength的矩阵,% roud对矩阵的每个单元进行圆整。
FFT与HHT实例操作步骤1

FFT与HHT实例
1.打开Xstart,登陆到并行计算机。
2.在界面中输入pbsnodes,查看各节点运行情况。
3.第14节点loadsave=0,选择该节点,在界面中输入ssh –X node14 回车,输入密码:111111,再回车。
4.输入matlab ,运行软件。
5.下面构造一个信号,该信号由一个频率为5HZ 的正弦函数和一个频率随时间
变化的函数组成:210sin()sin(10)y t t ππ=+。
6.查看该函数的时域信号。
7.做FFT图。
先再本机上安装origin软件,然后打开。
8.双击matlab中我workspace的y,在array editor中选重整行右击copy。
9.在origin中选中B(y)右击粘贴。
10.选中B(y)列点击→分析→快速傅立叶变换。
11.调整坐标。
双击X轴刻度 刻度,把0.65改为0.5,应用。
12. 用除因子除0.001,确定。
13.双击曲线,颜色改为蓝色。
14.对y作EMD分解。
在matlab中输入imf=emd(y);
visuemd(imf);
15.HHT分解。
在matlab中输入:[A,f,tt]=hhspectrum(imf);
[im,tt]=toimage(A,f);
figure;
disp_hhs(im)。
matlab程序代码

ie=ie+1;
end
end
if(ie==dd)
break;
end
end
h0=reshape(h0,length(h0),1);
return
function[n1,k]=chkdat(sd,pn,n1)
n=length(n1);
k=0;
for i=1:n
i1=0;
for j=1:sቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
if(n1(i)==pn(j))
i1=1;
n1(i)=j;
break;
pn=fscanf(fid1,'%f',sd); %点号
%known data
h0=fscanf(fid1,'%f',ed); %已知点高程
h0(dd+1:ed+dd)=h0(1:ed)
heightdiff=fscanf(fid1,'%f',[4,gd]);
heightdiff=heightdiff';
Qff=A*Qxx*A';
uw1=uw0*sqrt(diag(Qff)); %高差平差值中误差
h=[h;h00]; %所有点高程
h0=[h0;h00];
dh=[dh;zeros(ed,1)];
return
function [ed,dd,sd,gd,pn,h0,k1,k2,h1,s]=readlevelnetdata;
end
end
if(i1==0)
% fprintf(fit2,'%5d%5d\n',n1(i));
地震波matlab hht变换代码

地震波是指在地壳或地球内部产生的地震所携带的波动。
它是由地震破裂过程中的释放的能量引起的,具有复杂的波形和频谱特征。
地震波的研究对于地震学、地质学和工程地质学等领域有着重要的意义。
而Hilbert-Huang变换(HHT)则是一种能够有效处理非线性和非平稳信号的信号分析方法,它在地震波分析中具有广泛的应用。
在本文中,将介绍关于地震波以及HHT变换在Matlab中的代码实现,并对其进行深入探讨。
1. 地震波的特性地震波是地球内部或地表突然发生破裂时产生的振动波动,具有地球内部介质的特性。
地震波可分为P波、S波和面波等,它们在地震波传播过程中有着不同的特性表现。
地震波的振动特性呈现出复杂的波形和频谱结构,因此需要进行深入的分析和研究。
2. Hilbert-Huang变换(HHT)简介HHT是一种基于固有局部特征的自适应信号分析方法,由黄庭坚和黄淳在1996年提出。
它是一种多尺度、多分量和非线性的信号分析方法,适用于分析非线性和非平稳信号。
HHT主要包括经验模态分解(EMD)和 Hilbert 谱分析两部分,它可以将信号分解成若干本征模态函数(IMF),从而实现信号的时频特性分析。
HHT在地震波分析中可以有效地提取信号的时频特征,揭示信号内部的非线性和非平稳信息,具有很高的应用价值。
3. Matlab中的HHT变换代码实现在Matlab中,可以利用现有的工具箱或自行编写代码实现HHT变换。
需要对地震波信号进行预处理,包括去噪、滤波等操作,以保证HHT变换的准确性和稳定性。
接下来,可以利用Matlab内置的信号处理工具箱或自行编写代码实现HHT变换。
需要进行经验模态分解(EMD),将地震波信号分解成若干本征模态函数(IMF),然后对每个IMF进行Hilbert变换,得到相位和振幅信息,最终得到信号的时频分布。
通过Matlab的可视化工具,可以直观地展示地震波信号的时频特性,以及各个IMF的分布规律。
4. 个人观点和理解在地震波分析中,HHT变换具有独特的优势,能够有效地揭示地震波信号的非线性和非平稳特性。
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clear all;x=load ('06514135360001170106.TXT');fs=1000000;N=length(x);t=0:1/fs:(N-1)/fs;z=x;c=emd(z);%计算每个IMF分量及最后一个剩余分量residual与原始信号的相关性[m,n]=size(c);for i=1:m;a=corrcoef(c(i,:),z);xg(i)=a(1,2);endxg;for i=1:m-1%--------------------------------------------------------------------%计算各IMF的方差贡献率%定义:方差为平方的均值减去均值的平方%均值的平方%imfp2=mean(c(i,:),2).^2%平方的均值%imf2p=mean(c(i,:).^2,2)%各个IMF的方差mse(i)=mean(c(i,:).^2,2)-mean(c(i,:),2).^2;end;mmse=sum(mse);for i=1:m-1mse(i)=mean(c(i,:).^2,2)-mean(c(i,:),2).^2;%方差百分比,也就是方差贡献率mseb(i)=mse(i)/mmse*100;%显示各个IMF的方差和贡献率end;%画出每个IMF分量及最后一个剩余分量residual的图形figure(1)for i=1:m-1disp(['imf',int2str(i)]) ;disp([mse(i) mseb(i)]);end;subplot(m+1,1,1)plot(t,z)set(gca,'fontname','times New Roman')set(gca,'fontsize',14.0)ylabel(['signal','Amplitude'])for i=1:m-1subplot(m+1,1,i+1);set(gcf,'color','w')plot(t,c(i,:),'k')set(gca,'fontname','times New Roman')set(gca,'fontsize',14.0)ylabel(['imf',int2str(i)])endsubplot(m+1,1,m+1);set(gcf,'color','w')plot(t,c(m,:),'k')set(gca,'fontname','times New Roman')set(gca,'fontsize',14.0)ylabel(['r',int2str(m-1)])%画出每个IMF分量及剩余分量residual的幅频曲线figure(2)subplot(m+1,1,1)set(gcf,'color','w')[f,z]=fft(t,z);plot(f,z,'k')set(gca,'fontname','times New Roman')set(gca,'fontsize',14.0)ylabel(['initial signal',int2str(m-1),'Amplitude'])for i=1:m-1subplot(m+1,1,i+1);set(gcf,'color','w')[f,z]=fft(t,c(i,:));plot(f,z,'k')set(gca,'fontname','times New Roman')set(gca,'fontsize',14.0)ylabel(['imf',int2str(i),'Amplitude'])endsubplot(m+1,1,m+1);set(gcf,'color','w')[f,z]=fft(t,c(m,:));plot(f,z,'k')set(gca,'fontname','times New Roman')set(gca,'fontsize',14.0)ylabel(['r',int2str(m-1),'Amplitude'])hx=hilbert(z);xr=real(hx);xi=imag(hx);%计算瞬时振幅sz=sqrt(xr.^2+xi.^2);%计算瞬时相位sx=angle(hx);%计算瞬时频率dt=diff(t);dx=diff(sx);sp=dx./dt;figure(6)plot(t(1:N-1),sp)title('瞬时频率')%计算HHT时频谱和边际谱[A,fa,tt]=hhspectrum(c);[E,tt1]=toimage(A,fa,tt,length(tt));figure(3)disp_hhs(E,tt1) %二维图显示HHT时频谱,E是求得的HHT谱pausefigure(4)for i=1:size(c,1)faa=fa(i,:);[FA,TT1]=meshgrid(faa,tt1);%三维图显示HHT时频图surf(FA,TT1,E)title('HHT时频谱三维显示')hold onendhold offE=flipud(E);for k=1:size(E,1)bjp(k)=sum(E(k,:))*1/fs;endf=(1:N-2)/N*(fs/2);figure(5)plot(f,bjp);xlabel('频率/ Hz');ylabel('信号幅值');title('信号边际谱')%要求边际谱必须先对信号进行EMD分解function [A,f,tt] = hhspectrum(x,t,l,aff)error(nargchk(1,4,nargin));if nargin < 2t=1:size(x,2);endif nargin < 3l=1;endif nargin < 4aff = 0;endif min(size(x)) == 1if size(x,2) == 1if nargin < 2t = 1:size(x,2);endendNmodes = 1;elseNmodes = size(x,1);endlt=length(t);tt=t((l+1):(lt-l));for i=1:Nmodesan(i,:)=hilbert(x(i,:)')';f(i,:)=instfreq(an(i,:)',tt,l)';A=abs(an(:,l+1:end-l));if affdisprog(i,Nmodes,max(Nmodes,100))endendfunction disp_hhs(im,t,inf)% DISP_HHS(im,t,inf)% displays in a new figure the spectrum contained in matrix "im" % (amplitudes in log).%% inputs : - im : image matrix (e.g., output of "toimage")% - t (optional) : time instants (e.g., output of "toimage")% - inf (optional) : -dynamic range in dB (wrt max)% default : inf = -20%% utilisation : disp_hhs(im) ; disp_hhs(im,t) ; disp_hhs(im,inf) % disp_hhs(im,t,inf)figurecolormap(bone)colormap(1-colormap);if nargin==1inf=-20;t = 1:size(im,2);endif nargin == 2if length(t) == 1inf = t;t = 1:size(im,2);elseendendif inf >= 0error('inf doit etre < 0')endM=max(max(im));im = log10(im/M+1e-300);inf=inf/10;imagesc(t,fliplr((1:size(im,1))/(2*size(im,1))),im,[inf,0]);set(gca,'YDir','normal')xlabel(['time'])ylabel(['normalized frequency'])title('Hilbert-Huang spectrum')function [f,z]=fftfenxi(t,y)L=length(t);N=2^nextpow2(L);%fft默认计算的信号是从0开始的t=linspace(t(1),t(L),N);deta=t(2)-t(1);m=0:N-1;f=1./(N*deta)*m;%下面计算的Y就是x(t)的傅里叶变换数值%Y=exp(i*4*pi*f).*fft(y)%将计算出来的频谱乘以exp(i*4*pi*f)得到频移后[-2,2]之间的频谱值Y=fft(y);z=sqrt(Y.*conj(Y));。