EMD的matlab程序
EMD与EEMD程序

%%%%%%%%%%%载入信号x=load('1.txt');%产生信号N=length(x);%采样点数fs=2000;%采样频率dt=1/fs;%采样时间间隔t=(0:N-1)*dt;%产生时间序列%%%%%%%%EMDimf=emd(x);%EMD.M(EMD程序)%G.Rilling,July2002%%computesEMD(EmpiricalModeDecomposition)accordingto:%%N.E.Huangetal.,"Theempiricalmodedecompositionandthe%Hilbertspectrumfornon-linearandnonstationarytimeseriesanalysis,"%Proc.RoyalSoc.LondonA,Vol.454,pp.903-995,1998%%withvariationsreportedin:%%G.Rilling,P.FlandrinandP.Gon?alvès %"OnEmpiricalModeDecompositionanditsalgorithms"%IEEE-EURASIPWorkshoponNonlinearSignalandImageProcessing%NSIP-03,Grado(I),June2003%%stoppingcriterionforsifting:%ateachpoint:meanamplitude<threshold2*envelopeamplitude%&%meanofbooleanarray((meanamplitude)/(envelopeamplitude)>threshold)<tolerance %&%|#zeros-#extrema|<=1%%inputs:-x:analysedsignal(linevector)%-t(optional):samplingtimes(linevector)(default:1:length(x))%-stop(optional):threshold,threshold2andtolerance(optional)%forsiftingstoppingcriterion%default:[0.05,0.5,0.05]%-tst(optional):ifequalsto1showssiftingstepswithpause%ifequalsto2nopause%%outputs:-imf:intrinsicmodefunctions(lastline=residual)%-ort:indexoforthogonality%-nbits:numberofiterationsforeachmode%%calls:-extr(findsextremaandzero-crossings)%-io:computestheindexoforthogonalityfunction[imf,ort,nbits]=emd(x,t,stop,tst);%defaultforstoppingdefstop=[0.05,0.5,0.05];if(nargin==1)t=1:length(x);stop=defstop;tst=0;endif(nargin==2)stop=defstop;tst=0;endif(nargin==3)tst=0;endS=size(x);if((S(1)>1)&(S(2)>1))|(length(S)>2)error('xmusthaveonlyoneroworonecolumn')endif S(1)>1x=x';endS=size(t);if((S(1)>1)&(S(2)>1))|(length(S)>2)error('tmusthaveonlyoneroworonecolumn')endif S(1)>1t=t';endif(length(t)~=length(x))error('xandtmusthavethesamelength')endS=size(stop);if((S(1)>1)&(S(2)>1))|(S(1)>3)|(S(2)>3)|(length(S)>2)error('stopmusthaveonlyoneroworonecolumnofmaxthreeelements') endif S(1)>1stop=stop';S=size(stop);endif S(2)<3stop(3)=defstop(3);endif S(2)<2stop(2)=defstop(2);endsd=stop(1);sd2=stop(2);tol=stop(3);if tstfigureend%maximumnumberofiterationsMAXITERATIONS=2000;%maximumnumberofsymmetrizedpointsforinterpolationsNBSYM=2;lx=length(x);sdt(lx)=0;sdt=sdt+sd;sd2t(lx)=0;sd2t=sd2t+sd2;%maximumnumberofextremaandzero-crossingsinresidualner=lx;nzr=lx;r=x;imf=[];k=1;%iterationscounterforextractionof1modenbit=0;%totaliterationscounterNbIt=0;while ner>2%currentmodem=r;%modeatpreviousiterationmp=m;sx=sd+1;%testsifenoughextrematoproceedtest=0;[indmin,indmax,indzer]=extr(m);lm=length(indmin);lM=length(indmax);nem=lm+lM;nzm=length(indzer);j=1;%siftingloopwhile(mean(sx>sd)>tol|any(sx>sd2)|(abs(nzm-nem)>1))&(test==0)&nbit<MAXITERATIONS if(nbit>MAXITERATIONS/5&mod(nbit,floor(MAXITERATIONS/10))==0)disp(['mode',int2str(k),'nombrediterations:',int2str(nbit)])disp(['stopparametermeanvalue:',num2str(s)])end%boundaryconditionsforinterpolations:if indmax(1)<indmin(1)if m(1)>m(indmin(1))lmax=fliplr(indmax(2:min(end,NBSYM+1)));lmin=fliplr(indmin(1:min(end,NBSYM)));lsym=indmax(1);elselmax=fliplr(indmax(1:min(end,NBSYM)));lmin=[fliplr(indmin(1:min(end,NBSYM-1))),1];lsym=1;endelseif m(1)<m(indmax(1))lmax=fliplr(indmax(1:min(end,NBSYM)));lmin=fliplr(indmin(2:min(end,NBSYM+1)));lsym=indmin(1);elselmax=[fliplr(indmax(1:min(end,NBSYM-1))),1];lmin=fliplr(indmin(1:min(end,NBSYM)));lsym=1;endendif indmax(end)<indmin(end)if m(end)<m(indmax(end))rmax=fliplr(indmax(max(end-NBSYM+1,1):end));rmin=fliplr(indmin(max(end-NBSYM,1):end-1));rsym=indmin(end);elsermax=[lx,fliplr(indmax(max(end-NBSYM+2,1):end))]; rmin=fliplr(indmin(max(end-NBSYM+1,1):end));rsym=lx;endelseif m(end)>m(indmin(end))rmax=fliplr(indmax(max(end-NBSYM,1):end-1));rmin=fliplr(indmin(max(end-NBSYM+1,1):end));rsym=indmax(end);elsermax=fliplr(indmax(max(end-NBSYM+1,1):end));rmin=[lx,fliplr(indmin(max(end-NBSYM+2,1):end))]; rsym=lx;endendtlmin=2*t(lsym)-t(lmin);tlmax=2*t(lsym)-t(lmax);trmin=2*t(rsym)-t(rmin);trmax=2*t(rsym)-t(rmax);%incasesymmetrizedpartsdonotextendenoughif tlmin(1)>t(1)|tlmax(1)>t(1)if lsym==indmax(1)lmax=fliplr(indmax(1:min(end,NBSYM)));elselmin=fliplr(indmin(1:min(end,NBSYM)));endif lsym==1error('bug')endlsym=1;tlmin=2*t(lsym)-t(lmin);tlmax=2*t(lsym)-t(lmax);endif trmin(end)<t(lx)|trmax(end)<t(lx)if rsym==indmax(end)rmax=fliplr(indmax(max(end-NBSYM+1,1):end));elsermin=fliplr(indmin(max(end-NBSYM+1,1):end));endif rsym==lxerror('bug')endrsym=lx;trmin=2*t(rsym)-t(rmin);trmax=2*t(rsym)-t(rmax);endmlmax=m(lmax);mlmin=m(lmin);mrmax=m(rmax);mrmin=m(rmin);%definitionofenvelopesfrominterpolationenvmax=interp1([tlmaxt(indmax)trmax],[mlmaxm(indmax)mrmax],t,'spline'); envmin=interp1([tlmint(indmin)trmin],[mlminm(indmin)mrmin],t,'spline'); envmoy=(envmax+envmin)/2;m=m-envmoy;[indmin,indmax,indzer]=extr(m);lm=length(indmin);lM=length(indmax);nem=lm+lM;nzm=length(indzer);%evaluationofmeanzerosx=2*(abs(envmoy))./(abs(envmax-envmin));s=mean(sx);%displayif tstsubplot(4,1,1)plot(t,mp);hold on;plot(t,envmax,'--k');plot(t,envmin,'--k');plot(t,envmoy,'r');title(['IMF',int2str(k),';iteration',int2str(nbit),'beforesifting']);set(gca,'XTick',[])hold offsubplot(4,1,2)plot(t,sx)hold onplot(t,sdt,'--r')plot(t,sd2t,':k')title('stopparameter')set(gca,'XTick',[])hold offsubplot(4,1,3)plot(t,m)title(['IMF',int2str(k),';iteration',int2str(nbit),'aftersifting']);set(gca,'XTick',[])subplot(4,1,4);plot(t,r-m)title('residue');disp(['stopparametermeanvalue:',num2str(s)])if tst==2pause(0.01)elsepauseendend%endloop:stopsifnotenoughextremaif nem<3test=1;endmp=m;nbit=nbit+1;NbIt=NbIt+1;if(nbit==(MAXITERATIONS-1))warning(['forcedstopofsifting:toomanyiterations...mode',int2str(k),'.stopparametermea nvalue:',num2str(s)])endendimf(k,:)=m;if tstdisp(['mode',int2str(k),'enregistre'])nbits(k)=nbit;k=k+1;r=r-m;[indmin,indmax,indzer]=extr(r);ner=length(indmin)+length(indmax);nzr=length(indzer);nbit=1;if(max(r)-min(r))<(1e-10)*(max(x)-min(x))if ner>2warning('forcedstopofEMD:toosmallamplitude')elsedisp('forcedstopofEMD:toosmallamplitude')endbreakendendimf(k,:)=r;ort=io(x,imf);if tstcloseendEEMD程序%ThisisanEMD/EEMDprogram%%functionallmode=eemd(Y,Nstd,NE)%%INPUT:%Y:Inputteddata;(输入数据)%Nstd:ratioofthestandarddeviationoftheaddednoiseandthatofY;(添加噪声和Y的标准偏差的比率)%NE:EnsemblenumberfortheEEMD(EEMD集合的数量)%OUTPUT:%AmatrixofN*(m+1)matrix,whereNisthelengthoftheinput%dataY,andm=fix(log2(N))-1.Column1istheoriginaldata,columns2,3,...(一个N*(m+1)矩阵,其中N是输入数据Y的长度,和m=fix(log2(N))-1。
emd算法仿真 光谱数据去噪

emd算法仿真光谱数据去噪电磁脉冲(EMD)算法(Empirical Mode Decomposition)是一种用于信号处理的自适应时频分析方法,它可以将信号分解为若干个固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs)。
EMD 在信号去噪中有一定的应用,但直接应用于光谱数据去噪可能需要考虑一些特定的问题。
以下是一个使用 Python 中的 EMD 算法库 PyEMD 对光谱数据进行去噪的示例:首先,确保你已经安装了 PyEMD 库。
你可以使用以下命令进行安装:pip install EMD-signal然后,使用下面的 Python 代码演示如何在光谱数据上应用 EMD 进行去噪:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom PyEMD import EMD# 生成一些示例光谱数据np.random.seed(42)x = np.linspace(0, 10, 1000)spectrum_data = np.sin(x) + 0.2 * np.random.randn(1000)# 使用 EMD 进行信号分解emd = EMD()IMFs = emd(spectrum_data)# 选择保留的 IMFs(去噪效果可能取决于保留的 IMFs 数量)selected_IMFs = [1, 2, 3] # 根据实际情况选择保留的 IMFs denoised_spectrum = np.sum(IMFs[selected_IMFs], axis=0)# 绘制原始光谱和去噪后的光谱plt.figure(figsize=(10, 6))plt.subplot(2, 1, 1)plt.plot(x, spectrum_data, label='Original Spectrum')plt.title('Original Spectrum')plt.subplot(2, 1, 2)plt.plot(x, denoised_spectrum, label='Denoised Spectrum', color='orange')plt.title('Denoised Spectrum')plt.tight_layout()plt.show()这个示例中,我们使用PyEMD 库中的EMD 类来对光谱数据进行信号分解,然后选择一些IMFs(固有模态函数)来重构去噪后的光谱。
matlab中的ceemd函数

MATLAB (Matrix Laboratory) 是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。
它是MATLAB公司MathWorks的主要产品之一,被广泛应用于工程、科学和数学等领域。
CEEMD (Complete Ensemble Empirical Mode Dposition) 是一种数据分解方法,用于分解非平稳和非线性数据,以揭示数据中的潜在信息。
在MATLAB中,CEEMD可以通过CEEMD 函数来实现。
本文将介绍MATLAB中的CEEMD函数的基本原理、用法和实际应用。
1. CEEMD函数的基本原理CEEMD是一种基于经验模态分解 (EMD) 的数据分解方法,它通过将原始信号分解成一组本征模态函数 (EMD) 和残差的方法来揭示信号内部的结构特征。
CEEMD函数首先对原始信号进行一系列轮次的随机取样和平滑处理,然后将这些处理后的信号进行集成,得到最终的本征模态函数和残差。
这种方法可以有效地处理非线性和非平稳数据,并且不需要对数据进行先验的假设,因此在各种领域都有广泛的应用。
2. CEEMD函数的用法在MATLAB中,CEEMD函数的用法非常简单。
用户需要将原始信号传入CEEMD函数,并设置一些参数,如轮次、随机取样次数等。
CEEMD函数会自动进行数据分解,并输出本征模态函数和残差。
用户可以根据实际需求对输出的结果进行进一步的分析和处理,如提取特征、去噪等。
3. CEEMD函数的实际应用CEEMD函数在实际应用中有着广泛的应用。
在信号处理领域,CEEMD函数可以用于处理非平稳和非线性信号,如地震信号、生物信号等。
在金融领域,CEEMD函数可以用于分解股票价格的波动,揭示其内在的规律。
在医学领域,CEEMD函数可以用于分析医学图像和生物信号,帮助医生进行诊断和治疗。
MATLAB中的CEEMD函数是一种强大的数据分解工具,它可以帮助用户从非平稳和非线性数据中提取有用的信息,广泛应用于工程、科学、金融和医学等领域。
二维数据bemd分解matlab

一、概述在科学研究和工程应用中,二维数据分析和处理是非常常见的问题。
其中,bemd分解(Bivariate Empirical Mode Dposition)是一种用于对二维数据进行分解的有效方法。
在本文中,我们将重点介绍如何使用Matlab工具进行二维数据的bemd分解,以及该方法在实际应用中的意义和作用。
二、二维数据bemd分解的原理和方法bemd是一种基于经验模态分解(Empirical Mode Dposition,简称EMD)的技术,在处理二维数据时是非常有用的。
该方法的基本原理是将二维数据分解为一系列二维本征模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF),从而实现数据的局部化分析和处理。
在进行bemd分解时,通常会使用Hilbert-Huang变换来进行辅助处理,以确保得到的IMF函数具有较好的时频局部性质。
三、Matlab工具在二维数据bemd分解中的应用Matlab是一种广泛应用于科学计算和数据分析的工具,它提供了丰富的函数库和工具包,可以方便地进行各种数据处理和分析。
在进行二维数据bemd分解时,我们可以借助Matlab中的相关函数和工具来实现较为高效的计算和分析。
通过调用Matlab中的emd、hilbert等函数,可以很容易地实现二维数据的bemd分解。
四、二维数据bemd分解在实际应用中的意义和作用二维数据bemd分解在实际应用中有着广泛的意义和作用。
在信号处理领域中,bemd分解可以用于对图像、声音等二维信号进行分析和处理,从而提取出其中的局部特征和信息。
在地震学、气象学等领域中,bemd分解也可以用于对地震波形、气象数据等二维空时信号进行处理,以便进行地震监测、气象预测等工作。
五、结论通过本文的介绍,我们了解了二维数据bemd分解的原理和方法,以及在Matlab中进行bemd分解的具体步骤和技术。
我们还深入探讨了bemd分解在实际应用中的意义和作用。
MATLAB之经验模态分解EMD

MATLAB之经验模态分解EMDfunction [imf,ort,nbits] = emd(varargin)[x,t,sd,sd2,tol,MODE_COMPLEX,ndirs,display_sifting,sdt,sd2t, r,imf,k,nbit,NbIt,MAXITERATIONS,FIXE,FIXE_H,MAXMODES,INTE RP,mask] = init(varargin{:});if display_siftingfig_h = figure;endwhile ~stop_EMD(r,MODE_COMPLEX,ndirs) && (k < maxmodes+1="" ||="" maxmodes="=" 0)="" &&=""> m = r;mp = m;if FIXE % 如果设定了迭代次数[stop_sift,moyenne] = stop_sifting_fixe(t,m,INTERP,MODE_COMPLEX,ndirs);elseif FIXE_Hstop_count = 0;[stop_sift,moyenne] = stop_sifting_fixe_h(t,m,INTERP,stop_count,FIXE_H,MODE_COMPLEX,ndirs);else[stop_sift,moyenne] = stop_sifting(m,t,sd,sd2,tol,INTERP,MODE_COMPLEX,ndirs);endif (max(abs(m))) <>if ~stop_siftwarning('emd:warning','forced stop of EMD : too small amplitude')elsedisp('forced stop of EMD : too small amplitude')endbreakendwhile ~stop_sift && nbit<>if(~MODE_COMPLEX && nbit>MAXITERATIONS/5 && mod(nbit,floor(MAXITERATIONS/10))==0 && ~FIXE && nbit > 100)disp(['mode ',int2str(k),', iteration ',int2str(nbit)])if exist('s','var')disp(['stop parameter mean value : ',num2str(s)])end[im,iM] = extr(m);disp([int2str(sum(m(im) > 0)),' minima > 0; ',int2str(sum(m(iM) < 0)),'="" maxima=""><>endm = m - moyenne;if FIXE[stop_sift,moyenne] =stop_sifting_fixe(t,m,INTERP,MODE_COMPLEX,ndirs);elseif FIXE_H[stop_sift,moyenne,stop_count] = stop_sifting_fixe_h(t,m,INTERP,stop_count,FIXE_H,MODE_COMPL EX,ndirs);else[stop_sift,moyenne,s] = stop_sifting(m,t,sd,sd2,tol,INTERP,MODE_COMPLEX,ndirs);endif display_sifting && ~MODE_COMPLEXNBSYM = 2;[indmin,indmax] = extr(mp);[tmin,tmax,mmin,mmax] = boundary_conditions(indmin,indmax,t,mp,mp,NBSYM);envminp = interp1(tmin,mmin,t,INTERP);envmaxp = interp1(tmax,mmax,t,INTERP);envmoyp = (envminp+envmaxp)/2;if FIXE || FIXE_Hdisplay_emd_fixe(t,m,mp,r,envminp,envmaxp,envmoyp,nbit, k,display_sifting)elsesxp = 2*(abs(envmoyp))./(abs(envmaxp-envminp));sp = mean(sxp);display_emd(t,m,mp,r,envminp,envmaxp,envmoyp,s,sp,sxp,s dt,sd2t,nbit,k,display_sifting,stop_sift)endendmp = m;nbit = nbit+1;NbIt = NbIt+1;if (nbit==(MAXITERATIONS-1) && ~FIXE && nbit > 100)if exist('s','var')warning('emd:warning',['forced stop of sifting : too many iterations... mode ',int2str(k),'. stop parameter mean value : ',num2str(s)])elsewarning('emd:warning',['forced stop of sifting : too many iterations... mode ',int2str(k),'.'])endendendimf(k,:) = m;if display_siftingdisp(['mode ',int2str(k),' stored'])endnbits(k) = nbit;k = k+1;r = r - m;nbit = 0;endif any(r) && ~any(mask)imf(k,:) = r;endort = io(x,imf);if display_siftingcloseendendfunction stop = stop_EMD(r,MODE_COMPLEX,ndirs)if MODE_COMPLEXfor k = 1:ndirsphi = (k-1)*pi/ndirs;[indmin,indmax] = extr(real(exp(i*phi)*r));ner(k) = length(indmin) + length(indmax);endstop = any(ner <>else[indmin,indmax] = extr(r);ner = length(indmin) + length(indmax);stop = ner <>endendfunction [envmoy,nem,nzm,amp] = mean_and_amplitude(m,t,INTERP,MODE_COMPLEX,ndirs) NBSYM = 2;if MODE_COMPLEXswitch MODE_COMPLEXcase 1for k = 1:ndirsphi = (k-1)*pi/ndirs;y = real(exp(-i*phi)*m);nem(k) = length(indmin)+length(indmax);nzm(k) = length(indzer);[tmin,tmax,zmin,zmax] = boundary_conditions(indmin,indmax,t,y,m,NBSYM);envmin(k,:) = interp1(tmin,zmin,t,INTERP);envmax(k,:) = interp1(tmax,zmax,t,INTERP);endenvmoy = mean((envmin+envmax)/2,1);if nargout > 3amp = mean(abs(envmax-envmin),1)/2;endcase 2for k = 1:ndirsphi = (k-1)*pi/ndirs;y = real(exp(-i*phi)*m);[indmin,indmax,indzer] = extr(y);nem(k) = length(indmin)+length(indmax);nzm(k) = length(indzer);[tmin,tmax,zmin,zmax] = boundary_conditions(indmin,indmax,t,y,y,NBSYM);envmin(k,:) = exp(i*phi)*interp1(tmin,zmin,t,INTERP);envmax(k,:) = exp(i*phi)*interp1(tmax,zmax,t,INTERP);endenvmoy = mean((envmin+envmax),1);if nargout > 3amp = mean(abs(envmax-envmin),1)/2;endendelsenem = length(indmin)+length(indmax);nzm = length(indzer);[tmin,tmax,mmin,mmax] = boundary_conditions(indmin,indmax,t,m,m,NBSYM);envmin = interp1(tmin,mmin,t,INTERP);envmax = interp1(tmax,mmax,t,INTERP);envmoy = (envmin+envmax)/2;if nargout > 3amp = mean(abs(envmax-envmin),1)/2; % 计算包络幅度endendendfunction [stop,envmoy,s] = stop_sifting(m,t,sd,sd2,tol,INTERP,MODE_COMPLEX,ndirs) try[envmoy,nem,nzm,amp] = mean_and_amplitude(m,t,INTERP,MODE_COMPLEX,ndirs);sx = abs(envmoy)./amp;s = mean(sx);stop = ~((mean(sx > sd) > tol | any(sx > sd2)) & (all(nem > 2)));if ~MODE_COMPLEXstop = stop && ~(abs(nzm-nem)>1);endcatchstop = 1;envmoy = zeros(1,length(m));s = NaN;endendfunction [stop,moyenne]= stop_sifting_fixe(t,m,INTERP,MODE_COMPLEX,ndirs)trymoyenne = mean_and_amplitude(m,t,INTERP,MODE_COMPLEX,ndirs);stop = 0;catchmoyenne = zeros(1,length(m));stop = 1;endendfunction [stop,moyenne,stop_count]= stop_sifting_fixe_h(t,m,INTERP,stop_count,FIXE_H,MODE_COMPL EX,ndirs)try[moyenne,nem,nzm] = mean_and_amplitude(m,t,INTERP,MODE_COMPLEX,ndirs);if (all(abs(nzm-nem)>1))stop = 0;stop_count = 0;elsestop_count = stop_count+1;stop = (stop_count == FIXE_H);endcatchmoyenne = zeros(1,length(m));stop = 1;endendfunctiondisplay_emd(t,m,mp,r,envmin,envmax,envmoy,s,sb,sx,sdt,sd2t,nb it,k,display_sifting,stop_sift)subplot(4,1,1)plot(t,mp);hold on;plot(t,envmax,'--k');plot(t,envmin,'--k');plot(t,envmoy,'r');title(['IMF ',int2str(k),'; iteration ',int2str(nbit),' before sifting']);set(gca,'XTick',[])hold offsubplot(4,1,2)plot(t,sx)hold onplot(t,sdt,'--r')plot(t,sd2t,':k')title('stop parameter')set(gca,'XTick',[])hold offsubplot(4,1,3)plot(t,m)title(['IMF ',int2str(k),'; iteration ',int2str(nbit),' after sifting']);set(gca,'XTick',[])subplot(4,1,4);plot(t,r-m)title('residue');disp(['stop parameter mean value : ',num2str(sb),' before sifting and ',num2str(s),' after'])if stop_siftdisp('last iteration for this mode')endif display_sifting == 2pause(0.01)elsepauseendendfunctiondisplay_emd_fixe(t,m,mp,r,envmin,envmax,envmoy,nbit,k,display _sifting)subplot(3,1,1)plot(t,mp);hold on;plot(t,envmax,'--k');plot(t,envmin,'--k');plot(t,envmoy,'r');title(['IMF ',int2str(k),'; iteration ',int2str(nbit),' before sifting']);set(gca,'XTick',[])hold offsubplot(3,1,2)plot(t,m)title(['IMF ',int2str(k),'; iteration ',int2str(nbit),' after sifting']);set(gca,'XTick',[])subplot(3,1,3);plot(t,r-m)title('residue');if display_sifting == 2pause(0.01)elsepauseendendfunction [tmin,tmax,zmin,zmax] = boundary_conditions(indmin,indmax,t,x,z,nbsym)% 实数情况下,x = zlx = length(x);% 判断极值点个数if (length(indmin) + length(indmax) <>error('not enough extrema')end% 插值的边界条件if indmax(1) <> % 第一个极值点是极大值if x(1) > x(indmin(1)) % 以第一个极大值为对称中心lmax = fliplr(indmax(2:min(end,nbsym+1)));lmin = fliplr(indmin(1:min(end,nbsym)));lsym = indmax(1);else % 如果第一个采样值小于第一个极小值,则将认为该值是一个极小值,以该点为对称中心lmax = fliplr(indmax(1:min(end,nbsym)));lmin = [fliplr(indmin(1:min(end,nbsym-1))),1];lsym = 1;endelseif x(1) <> % 以第一个极小值为对称中心lmax = fliplr(indmax(1:min(end,nbsym)));lmin = fliplr(indmin(2:min(end,nbsym+1)));lsym = indmin(1);else % 如果第一个采样值大于第一个极大值,则将认为该值是一个极大值,以该点为对称中心lmax = [fliplr(indmax(1:min(end,nbsym-1))),1];lmin = fliplr(indmin(1:min(end,nbsym)));lsym = 1;endend% 序列末尾情况与序列开头类似if indmax(end) <>if x(end) <>rmax = fliplr(indmax(max(end-nbsym+1,1):end));rmin = fliplr(indmin(max(end-nbsym,1):end-1));rsym = indmin(end);elsermax = [lx,fliplr(indmax(max(end-nbsym+2,1):end))];rmin = fliplr(indmin(max(end-nbsym+1,1):end));rsym = lx;endelseif x(end) > x(indmin(end))rmax = fliplr(indmax(max(end-nbsym,1):end-1));rmin = fliplr(indmin(max(end-nbsym+1,1):end));rsym = indmax(end);elsermax = fliplr(indmax(max(end-nbsym+1,1):end));rmin = [lx,fliplr(indmin(max(end-nbsym+2,1):end))];rsym = lx;endend% 将序列根据对称中心,镜像到两边tlmin = 2*t(lsym)-t(lmin);tlmax = 2*t(lsym)-t(lmax);trmin = 2*t(rsym)-t(rmin);trmax = 2*t(rsym)-t(rmax);% 如果对称的部分没有足够的极值点if tlmin(1) > t(1) || tlmax(1) > t(1) % 对折后的序列没有超出原序列的范围if lsym == indmax(1)lmax = fliplr(indmax(1:min(end,nbsym)));elselmin = fliplr(indmin(1:min(end,nbsym)));endif lsym == 1 % 这种情况不应该出现,程序直接中止error('bug')endlsym = 1; % 直接关于第一采样点取镜像tlmin = 2*t(lsym)-t(lmin);tlmax = 2*t(lsym)-t(lmax);end% 序列末尾情况与序列开头类似if trmin(end) < t(lx)="" ||="" trmax(end)=""><> if rsym == indmax(end)rmax = fliplr(indmax(max(end-nbsym+1,1):end)); elsermin = fliplr(indmin(max(end-nbsym+1,1):end)); endif rsym == lxerror('bug')endrsym = lx;trmin = 2*t(rsym)-t(rmin);trmax = 2*t(rsym)-t(rmax);end% 延拓点上的取值zlmax = z(lmax);zlmin = z(lmin);zrmax = z(rmax);zrmin = z(rmin);% 完成延拓tmin = [tlmin t(indmin) trmin];tmax = [tlmax t(indmax) trmax];zmin = [zlmin z(indmin) zrmin];zmax = [zlmax z(indmax) zrmax];end%---------------------------------------------------------------------------------------------------% 极值点和过零点位置提取function [indmin, indmax, indzer] = extr(x,t)if(nargin==1)t = 1:length(x);endm = length(x);if nargout > 2x1 = x(1:m-1);x2 = x(2:m);indzer = find(x1.*x2<> % 寻找信号符号发生变化的位置if any(x == 0) % 考虑信号采样点恰好为0的位置iz = find( x==0 ); % 信号采样点恰好为0的位置indz = [];if any(diff(iz)==1) % 出现连0的情况zer = x == 0; % x=0处为1,其它地方为0dz = diff([0 zer 0]); % 寻找0与非0的过渡点debz = find(dz == 1); % 0值起点finz = find(dz == -1)-1; % 0值终点indz = round((debz+finz)/2); % 选择中间点作为过零点elseindz = iz; % 若没有连0的情况,该点本身就是过零点endindzer = sort([indzer indz]); % 全体过零点排序end% 提取极值点d = diff(x);n = length(d);d1 = d(1:n-1);d2 = d(2:n);indmin = find(d1.*d2<0 &="">0><> % 最小值indmax = find(d1.*d2<0 &="" d1="">0)+1; % 最大值% 当连续多个采样值相同时,把最中间的一个值作为极值点,处理方式与连0类似if any(d==0)imax = [];imin = [];bad = (d==0);dd = diff([0 bad 0]);debs = find(dd == 1);fins = find(dd == -1);if debs(1) == 1 % 连续值出现在序列开头if length(debs) > 1debs = debs(2:end);fins = fins(2:end);elsedebs = [];fins = [];endif length(debs) > 0if fins(end) == m % 连续值出现在序列末尾if length(debs) > 1debs = debs(1:(end-1));fins = fins(1:(end-1));elsedebs = [];fins = [];endendendlc = length(debs);if lc > 0for k = 1:lcif d(debs(k)-1) > 0 % 取中间值if d(fins(k)) <>imax = [imax round((fins(k)+debs(k))/2)]; endelseif d(fins(k)) > 0imin = [imin round((fins(k)+debs(k))/2)]; endendendendif length(imax) > 0indmax = sort([indmax imax]);if length(imin) > 0indmin = sort([indmin imin]);endendend%---------------------------------------------------------------------------------------------------function ort = io(x,imf)% ort = IO(x,imf) 计算正交指数%% 输入 : - x : 分析信号% - imf : IMF信号n = size(imf,1);s = 0;% 根据公式计算for i = 1:nfor j = 1:nif i ~= js = s + abs(sum(imf(i,:).*conj(imf(j,:)))/sum(x.^2));endendendort = 0.5*s;end%---------------------------------------------------------------------------------------------------% 函数参数解析function[x,t,sd,sd2,tol,MODE_COMPLEX,ndirs,display_sifting,sdt,sd2t,r,im f,k,nbit,NbIt,MAXITERATIONS,FIXE,FIXE_H,MAXMODES,INTERP,m ask] = init(varargin)x = varargin{1};if nargin == 2if isstruct(varargin{2})inopts = varargin{2};elseerror('when using 2 arguments the first one is the analyzed signal X and the second one is a struct object describing the options')endelseif nargin > 2tryinopts = struct(varargin{2:end});catcherror('bad argument syntax')endend% 默认停止条件defstop = [0.05,0.5,0.05];opt_fields = {'t','stop','display','maxiterations','fix','maxmodes','interp','fix_h',' mask','ndirs','complex_version'};% 时间序列,停止参数,是否演示,最大迭代次数,每一轮迭代次数,IMF个数,插值方法,每一轮迭代次数(带条件),mask信号,方向数,是否采用复数模式defopts.stop = defstop;defopts.display = 0;defopts.t = 1:max(size(x));defopts.maxiterations = 2000;defopts.fix = 0;defopts.maxmodes = 0;defopts.interp = 'spline';defopts.fix_h = 0;defopts.mask = 0;defopts.ndirs = 4;plex_version = 2;opts = defopts;if(nargin==1)inopts = defopts;elseif nargin == 0error('not enough arguments')endnames = fieldnames(inopts);for nom = names'if ~any(strcmpi(char(nom), opt_fields))error(['bad option field name: ',char(nom)])endif ~isempty(eval(['inopts.',char(nom)]))eval(['opts.',lower(char(nom)),' = inopts.',char(nom),';'])endendt = opts.t;stop = opts.stop;display_sifting = opts.display;MAXITERATIONS = opts.maxiterations;FIXE = opts.fix;MAXMODES = opts.maxmodes;INTERP = opts.interp;FIXE_H = opts.fix_h;mask = opts.mask;ndirs = opts.ndirs;complex_version = plex_version;if ~isvector(x)error('X must have only one row or one column')endif size(x,1) > 1x = x.';endif ~isvector(t)error('option field T must have only one row or one column')if ~isreal(t)error('time instants T must be a real vector')endif size(t,1) > 1t = t';endif (length(t)~=length(x))error('X and option field T must have the same length')endif ~isvector(stop) || length(stop) > 3error('option field STOP must have only one row or one column of max three elements')endif ~all(isfinite(x))error('data elements must be finite')endif size(stop,1) > 1stop = stop';endL = length(stop);if L <>stop(3) = defstop(3);if L <>stop(2) = defstop(2);endif ~ischar(INTERP) || ~any(strcmpi(INTERP,{'linear','cubic','spline'}))error('INTERP field must be ''linear'', ''cubic'', ''pchip'' or ''spline''')end% 使用mask信号时的特殊处理if any(mask)if ~isvector(mask) || length(mask) ~= length(x)error('masking signal must have the same dimension as the analyzed signal X')endif size(mask,1) > 1mask = mask.';endopts.mask = 0;imf1 = emd(x+mask, opts);imf2 = emd(x-mask, opts);if size(imf1,1) ~= size(imf2,1)warning('emd:warning',['the two sets of IMFs have different sizes: ',int2str(size(imf1,1)),' and ',int2str(size(imf2,1)),' IMFs.']) endS1 = size(imf1,1);S2 = size(imf2,1);if S1 ~= S2 % 如果两个信号分解得到的IMF个数不一致,调整顺序if S1 <>tmp = imf1;imf1 = imf2;imf2 = tmp;endimf2(max(S1,S2),1) = 0; % 将短的那个补零,达到长度一致endimf = (imf1+imf2)/2;endsd = stop(1);sd2 = stop(2);tol = stop(3);lx = length(x);sdt = sd*ones(1,lx);sd2t = sd2*ones(1,lx);if FIXEMAXITERATIONS = FIXE;if FIXE_Herror('cannot use both ''FIX'' and ''FIX_H'' modes')endendMODE_COMPLEX = ~isreal(x)*complex_version;if MODE_COMPLEX && complex_version ~= 1 && complex_version ~= 2error('COMPLEX_VERSION parameter must equal 1 or 2')end% 极值点和过零点的个数ner = lx;nzr = lx;r = x;if ~any(mask)imf = [];endk = 1;nbit = 0;NbIt = 0;end0>。
EMD信号处理方法在LabVIEW和MATLAB中的实现

LabV IEW 设计用户图形界面 ,负责数据采集和网络 通信 ;由 MATLAB 在后台提供算法供 LabV IEW 调 用。
1 基于 EMD 的信号处理方法
基于模态分解的时频分析方法于 1998 年由美 国国家宇航局的 Norden E. Huang提出 ,他是运用基 于经验的模态分解方法 ,将一个时间序列信号分解 成有限个不同时间尺度的内禀模态函数 IMF ( intrin2 sic mode function) ,然后将每个 IM F 进行 H ilbert Huang变换 ,得到时频平面上的能量分布谱图 ,用来 分析信号时频谱特征的信号分析方法 。 H ilbert Huang变换适合处理非线性 、非平稳信号 。用这种 方法进行分析可更准确有效地掌握原信号的特征信 息 。此方法包括两个过程 :经验模态分解和 H ilbert 变换 ,其中最关键的部分是 EMD 方法 。 EMD 方法 基于信号的局部特征时间尺度 ,能把复杂信号函数 分解为有限的内禀模态函数之和 ,每一个 IM F所包 含的频率成分不仅与分析频率有关 ,而且最重要的 是随信号本身变化而变化 ,因此 , EMD 方法是自适 应的信号处理方法 。 1. 1 EMD 基本理论
EMD分解HHT变化matlab源代码

EMD分解HHT变化matlab源代码第一篇:EMD分解HHT变化matlab源代码%function [] = UseEMD(x,t)function [] = UseEMD()%UNTITLED2 Summary of this function goes here %Detailed explanation goes hereN = 39;% # of data samplest = linspace(0,1,N);x=[20.3421.2520.6219.317.615.6815.4616.2717.9418.9718.7118.4719.1119.3118.6717.3216.2116.0916.0417.5419.320.1120.4221.3321.9422.1722.9723.0923.3923.9726.7129.3129.8230.3529.7827.9427.1727.8327.36];y=fft(x);plot(y,x);[imf,ort,nbits] = emd(x);emd_visu(x,t,imf,1);%¾ùÖµµÄƽ·½imfp2=mean(imf,2).^2%ƽ·½µÄ¾ùÖµimf2p=mean(imf.^2,2)%¸÷¸öIMFµÄ·½²îmse=imf2p-imfp2%·½²î°Ù·Ö±È£¬Ò²¾ÍÊÇ·½²î¹±Ï×ÂÊmseb=mse/sum(mse)*100%ÏÔʾ¸÷¸öIMFµÄ·½²îºÍ¹±Ï×ÂÊ[mse mseb]%¼ÆËãimfµÄÐÐÁÐάÊý[m,n] = size(imf)hx = hilbert(x)xf = real(hx);xi = imag(hx);%¼ÆËã˲ʱÕñ·ùA=sqrt(xf.^2 + xi.^2);figure(4)plot(t,A);title('˲ʱÕñ·ù')%¼ÆËã˲ʱÏàλp=angle(hx);figure(5);plot(t,p);title('˲ʱÏàλ')%¼ÆËã˲ʱƵÂÊ%dt = diff(t);%dx=diff(p);%sp = dx./dt;%figure(6);%plot(t(1:N-1),sp);title('˲ʱƵÂÊ') %imf1µÄhilbert±ä»»xn1 = hilbert(imf(1,:));xr1 = real(xn1);xi1 = imag(xn1);%imf1µÄ˲ʱÕñ·ùA1=sqrt(xr1.^2+xi1.^2);figure(7);subplot(2,1,1);plot(t,A1);xlabel('ʱ¼äª¡tª¢');ylabel('˲ʱÕñ·ù');title('imf1')%imf2µÄHilbert±ä»»xn2=hilbert(imf(2,:));xr2=real(xn2);xi2=imag(xn2);%imf2µÄ˲ʱÕñ·ùA2=sqrt(xr2.^2+xi2.^2); subplot(2,1,2);plot(t,A2);xlabel('ʱ¼äª¡tª¢');ylabel('˲ʱÕñ·ù');title('imf2')%imf1µÄ˲ʱÏàλP1=atan2(xi1,xr1);figure(8);subplot(2,1,1);plot(t,P1);xlabel('ʱ¼äª¡tª¢');ylabel('˲ʱÏàλ');title('imf1')%imf2µÄ˲ʱÏàλP2=atan2(xi2,xr2);subplot(2,1,2);plot(t,P2);xlabel('ʱ¼äª¡tª¢');ylabel('˲ʱÏàλ');title('imf2')%imf1˲ʱƵÂÊxh1=unwrap(P1);fs=1000;xhd1=fs*diff(xh1)/(2*pi);figure(9);subplot(2,1,1);plot(t(1:38),xhd1);xlabel('ʱ¼äª¡tª¢');ylabel('˲ʱƵÂÊ');title('imf1')%imf2˲ʱƵÂÊxh2=unwrap(P2);fs=1000;xhd2=fs*diff(xh2)/(2*pi);subplot(2,1,2);plot(t(1:38),xhd2);xlabel('ʱ¼äª¡tª¢');ylabel('˲ʱƵÂÊ');title('imf2')%¼ÆËãHHTµÄʱƵÆ×[A, fa, tt] = hhspectrum(imf);if size(imf,1)> 1[A,fa,tt] = hhspectrum(imf(1:end-1, :));else [A,fa,tt] = hhspectrum(imf);end[E,tt1]=toimage(A,fa,tt,length(tt));disp_hhs(E,[],fs)%¶þάͼÐÎÏÔʾHHTÊÓÆµÆ×ª£EÊÇÇóµÃµÄHHTÆ×for i=1:m-1faa=fa(i,:);[FA,TT1]=meshgrid(faa,tt1);%ÈýάͼÏÔʾHHTʱƵͼfigur e(11);surf(FA,TT1,E)title('HHTʱƵÆ×ÈýάÏÔʾ')end%»-±ß¼ÊÆ×E=flipud(E);for k=1:size(E,1)bjp(k)=sum(E(k,:))*1/fs;endf =(0:N-3)/N*(fs/2);figure(12)plot(f,bjp);end注意:matlab中需加载instfreq.m文件,从网上可下到第二篇:LU分解MatLab算法分析最近矩阵分析老师出了一道题目作为作业,是一道程序题,题目是对A矩阵做LU分解,要求能对A实现PA=LU的分解,并最终输出L,U,P矩阵。
Matlab基于倒谱和EMD的语音基音周期的提取

---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ Matlab基于倒谱和EMD的语音基音周期的提取在语音信号处理中,常用的语音特性是基于Mel频率的倒谱系数(MFCC)以及一些语音信号的固有特征,如基音周期等。
倒谱法可以较好地将语音信号中的激励信号和声道响应分离,并只需要用一些倒谱系数就能较好地描述语言信号的声道响应,在语音信号处理中占有很重要的位臵。
而倒谱解卷积法受加性噪声影响比较大,抗噪声性能不是很好。
针对这一存在问题,利用EMD 方法在理论上可以应用于任何类型的信号的分解,在处理非平稳及非线性数据上, 具有非常明显的优势这一优点。
本文中提出一种基于倒谱和EMD的语音基音周期提取的改进算法。
并在Matlab 中予以实现。
关键字:基音周期倒谱法EMD8664TitlePitch Period Extraction of Speech Signals based1 / 8on Cepstrum and EMDAbstractIn voice signal processing, MFCC and some inherent characteristics of voice signals, such as the frequency of pitch. Cepstrum can be used to separate the excitation signal and channel response, and can represent channel response with only a dozen cepstral coefficients. As a result, it has been a very important role in voice signal processing. While cepstrum deconvolution method is largely influenced by additive noise,and anti-noise performance is not very good.The EMD method can be applied to decompose any type of signals,and thus,having a very distinct advantage in handing non-stationary and non-linear data.For this problem,in this paper,an improved algorithm of pitch period extraction of speech signals based on cepstrum and EMD is proposed. Its implementation in MATLAB are described in detail.Key words:pitch periodCepstrumEMD---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 目次1 引言11 引言1.1 背景由于语言是人们在日常生活中的主要交流手段,因此语音信号处理在现代信息社会中占用重要地位。
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clear;
clc;
tic;
N=512;
fs=512;
t=0:1/fs:(N-1)/fs;
xinhao=sin(2*pi*50*t)+0.3*sin(5.5*pi*50*t);
plot(xinhao);
title('');
xlabel('');
ylabel('');
imf=sigmatching_emd(xinhao,[0.02,0.5,0.05],0);
plot_emd_result(imf);
toc
function imf=sigmatching_emd(x,stop_condition,display)
if nargin<3
display=0;
end
if nargin<2;
stop_condition=[0.05,0.5,0.05];
display=0;
end
r=x;
k=1;
while ~stop_EMD(r);
m=r;
[stop_sift,moyenne]=stop_sifting(m,stop_condition,display);
if (max(abs(m)))<(1e-16)*(max(abs(x)))
break
end
while ~stop_sift
m=m-moyenne;
[stop_sift,moyenne]=stop_sifting(m,stop_condition,display);
end
imf(k,:)=m;
k=k+1;
r=r-m;
end
imf(k,:)=r;
end
%--------------------------------------------------------------------------function stop=stop_EMD(r)
[indmin indmax]=extr(r);
ner=length(indmin)+length(indmax);
stop=ner<3;
end
%--------------------------------------------------------------------------function [envmoy,nem,nzm,amp]=compute_mean(m,t,display) NBSYM=2;
[indmin,indmax,indzer]=extr(m);
nzm=length(indzer);
nem=length(indmin)+length(indmax);
if display==1;
figure
subplot(3,1,1)
plot(m);
subplot(3,1,2)
box on
hold on
plot(m);
plot(indmin,m(indmin),'r.');
plot(indmax,m(indmax),'c.');
hold off
end
[lz,rz,sig]=ppyt(m);
[indmin,indmax]=extr(sig);
[tmin,tmax,mmin,mmax]=boundary_conditions_emd(indmin,indmax,1:length(sig),sig,sig,NBSYM); envmin=interp1(tmin,mmin,[(lz+1):(length(t)+lz)],'spline');
envmax=interp1(tmax,mmax,[(lz+1):(length(t)+lz)],'spline');
envmoy=(envmin+envmax)/2;
amp=mean(abs(envmax-envmin),1)/2;
if display==1;
subplot(3,1,3)
box on
hold on
plot(m);
plot(envmin,'r-');
plot(envmax,'c-');
plot(envmoy,'y-');
hold off
end
end
%--------------------------------------------------------------------------
function [stop,envmoy]=stop_sifting(m,stop_condition,display)
sd=stop_condition(1);
sd2=stop_condition(2);
tol=stop_condition(3);
t=1:length(m);
try
[envmoy,nem,nzm,amp]=compute_mean(m,t,display);
sx=abs(envmoy)./amp;
stop=~((mean(sx>sd)>tol|any(sx>sd2))&(all(nem>2)));
stop=stop&&~(abs(nzm-nem)>1);
catch
stop=1;
envmoy=zeros(1,length(m));
end
end
function [zjsy,begin]=sig_match(sig)
[indmax indmin]=extr(sig);
l=length(sig);
lmax=length(indmax);
lmin=length(indmin);
if lmax>=lmin
k=lmin;
else
k=lmax;
end
for i=1:(k-1)
tx(i)=(indmax(1)*indmin(i+1)-indmin(1)*indmax(i+1))/(indmax(1)-indmin(1));
end
n=1:l;
y=interp1(n,sig,tx,'linear');
for i=1:length(y)
e(i)=abs(sig(indmax(i+1))-sig(indmax(1)))+abs(sig(indmin(i+1))-sig(indmin(1)))+abs(y(i)-sig(1)); end
[ea,indea]=sort(e);
inde=indea(1);
zjsy=tx(inde)-1;
zjsy=floor(zjsy);
if inde<=1
begin=1;
else
begin=tx(inde-1);
end
begin=floor(begin);
end
function [lz,rz,sigu]=ppyt(sig)
lz=sig_match(sig);
l=length(sig);
sig1 = fliplr(sig);
rz=sig_match(sig1);
sig2=[sig1(1:rz),sig1];
sig3 = fliplr(sig2);
sigu=[sig(1:lz),sig3];
end
function plot_emd_result(imf)
[m n]=size(imf);
figure
t=1:n;
for k=1:m-1
subplot(m,1,k);
biaoqian(k)=gca;
plot(t,imf(k,:))
xlabel('t')
ylabel(['imf',int2str(k)])
set(gca,'XLim',[0,n])
end
title(biaoqian(1),'EMD·Ö½â½á¹û')
subplot(m,1,m); plot(t,imf(m,:),'r') set(gca,'XLim',[0,n]) ylabel('r')
xlabel('t')。