经验模式分解
matlab使用经验模式分解emd对信号进行去噪
matlab使⽤经验模式分解emd对信号进⾏去噪:对于这个例⼦，考虑由具有明显频率变化的正弦波组成的⾮平稳连续信号。
⼿提钻的振动或烟花声是⾮平稳连续信号的例⼦。
以采样频率加载⾮平稳信号数据fs，并可视化混合正弦信号。
1.load（'sinusoidalSignalExampleData.mat'，'X'，'fs'）;2.3.xlabel（'Time（s）'）;观察到混合信号包含具有不同幅度和频率值的正弦波。
为了创建希尔伯特谱图，您需要信号的IMF。
执⾏经验模式分解以计算信号的固有模式函数和残差。
由于信号不平滑，请指定' pchip'作为Interpolation⽅法。
[imf，residual，info] = emd（X，'Interpolation'，'pchip'）;1.⽬前的IMF | #Sift Iter | 相对Tol | 停⽌标准命中2.1 |2 | 0.026352 | SiftMaxRelativeTolerance3.2 | 2 | 0.0039573 | SiftMaxRelativeTolerance4.3 | 1 | 0.024838 | SiftMaxRelativeTolerance5.4 | 2 | 0.05929 | SiftMaxRelativeTolerance6.5 | 2 | 0.11317 | SiftMaxRelativeTolerance7.6 | 2 | 0.12599 | SiftMaxRelativeTolerance8.7 | 2 | 0.13802 | SiftMaxRelativeTolerance9.8 | 3 | 0.15937 | SiftMaxRelativeTolerance10.9 | 2 | 0.15923 | SiftMaxRelativeTolerance11.分解停⽌是因为残留信号的极值数⼩于'MaxNumExtrema'。
基于经验模式分解的心肺耦合技术在睡眠分析中的应用
基于经验模式分解的心肺耦合技术在睡眠分析中的应用刘冬冬;张玲;杨晓文;张博;武文芳【摘要】Objective To explore application of the EMD (Empirical Mode Decomposition)-based CPC (Cardio-Pulmonary Coupling) technique in sleep analysis. Methods Through analysis of 30 cases of thoracic ECG signals recorded by PSG (Poly-Somno-Graphy), the instantaneous frequency and instantaneous phase were obtained with deployment of EMD so as to construct a CPC map. Then, CAP (Cyclic Alternating Pattern) was utilized to divide sleep into three stages: CAP Stage, Non-CAP Stage and Wake/REM (Rapid Eyes Movement) Stage. The waving degree of the maximum CPC peak was measured by ZCR (Zero Crossing Rate), which reflected the severity of OSAHS (Obstructive Sleep Apnea-Hypopnea Syndrome). Results The frequency band of OSAHS patients’ map was distributed centralizedly in the low-frequency areas with small waving changes of the maximum peak at each time. Comparisons were made between manual staging and automatic staging, which revealed that EMD-based CPC could differentiate accurately between the different sleep statuses. Significant differences existed between the waving principles of the maximum peak in OSAHS Patient Group and Healthy Volunteer Group. ZCR values were significantly different between Slight/Middle OSAHS Patient Group and Healthy Volunteer Group (P<0.001), and between Slight/Middle OSAHS Patient Group and Severe OSAHS Patient Group (P<0.001). Therefore, the maximum coupling peak value and apnea-hypopnea Index could be used as indexes to identify the different severity of OSAHS patients. Moreover, strong negative correlation was seen between the two indexes (r=-0.77,P=5.8×10-18).Conclusion Combinationof EMD and the CPC technique had proven its easy-to-operate features in data acquisition so as to provide reliable micro-structure and disorder information of sleep, which had huge development potentials in the ifelds of wearable health management and clinically-aided diagnosis.%目的：探讨基于经验模式分解的心肺耦合技术在睡眠分析中的应用。
基于滑动权值经验模式分解的医学图像增强研究
中图法 分类号 Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １ ；
文献标志码
Ａ
医学影像 成 像 系统 复 杂 ， 容 易受 到各 种 外在 和 内在 因素 的影 响 ， 导致 图像 对 比度降低 ， 局部 细节 没 有 明 显的灰度 差别 ， 分 辨 较 为 困难 。图像 增 强 的 目 的就 是有选 择 地增 强 图像 中某些 信 息 ， 抑 制 另一 些 信息 ， 以改善 图像 的对 比度 和分 辨率 ， 增 强 图像 的视
一
方 向模 板根 据局 部 阈值 检 测 极值 ， 有 效 降低 了噪 声 对极 值检测 的影 响 。然而 上述算 法 由于极值 分 布 的 不规则 性 和插值 算 法 不恰 当 的拟 合 ， 导致 各 级 分 解 Ｉ ＭＦ图像 中存在 大量 斑块 ， 影响 图像 的后 续处 理 ， 如 图像 增强领 域 。文献 ［ ８ ， ９ ］ 中提 出 的基 于顺 序 统 计 滤波 器 的 经 验 模 式 分 解 算 法 （ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｉ ｆ ｌ ｔ ｅ ｒ
ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｅ ｍｐ ｉ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ ｍ ｏ ｄ ｅ ｄ ｅ ｃ ｏ ｍ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｏ Ｓ Ｆ Ｅ ＭＤ） 和 基
经验模 式分 解 （ ｅ ｍ ｐ ｉ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ ｍ ｏ ｄ ｅ ｄ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ，
＠
２ ０ １ ４ Ｓ ｃ ｉ ． Ｔ ｅ ｃ ｈ ． Ｅ ｎ ｇ ｒ ｇ ．
基 于滑 动 权 值 经验 模 式分 解 的 医学 图像 增 强研 究
梁灵飞 章 冲
（ 河南科技 大学信息工程学院 ， 洛阳 ４ ７ １ ０ ０ ３ ）
摘
经验模式分解与小波分解在变形分析应用中的对比分析
2 2 趋势检测 通常 , 一些含 噪信 号的 发 展趋 势是 难以 分辨 的 , 通过小波变换对含噪 信号进行消噪处理分解 , 可以去除干扰信号, 最终显现出有用信号 , 但选择 不同的小波基提取趋势项的结果就不同。而对原始 信号进行 EMD, 第一个 IMF 对应频率最高的成分 , 随着 IMF 阶数的增加 , 其对应频率成分逐渐降低 , EMD 分解的收敛准则使得分解余量为单调函数 , 也 就是信号的趋势项。本节通过对含噪的斜坡信号的 对比分析, 表明应用 EMD 方法无需任何先验假定条 件 , 可以有效提取信号的趋势项。
( 1. Geological Survey o f Jiangsu Province , Nanj ing 210018, China ;
1 1 2 1 1
2. Department o f Survey Engineering and Geomatics, Central South University , Changsha 410083, China )
图3
斜坡参考信号和加噪的斜坡信号
图 3 是加噪前后斜坡信号 ; 图 4 中依次为斜坡 参考信号、 db3 小波和 haar 小波去噪后的近似信号 以及三种信号的对比图; 图 5 是 EMD 得到的 8 个尺 度的 IMF, 其中 imf1、imf2 认为是高频噪声, imf3~ imf7 反映了在频率不断减小情况下不同频段的加噪 斜坡信 号, 从中 可 以看 出夹 杂 一定 的 虚 假信 号 , imf8 是 EMD 得到最低频率固有模态函数 , 即趋势项 成分, 从中可以清晰的看出信号的趋势。从图 4 及 表 1 定量计算 可知, db3 小波的处 理效果优于 haar 小波的分析效果 , 而 EMD 的综合处理效果优于其它 两种小波分析效果。如在噪声水 平为 1 的条件下 , EMD 获取信号的 RMS 最小 ( 0 058) , 更接近于原始
应用经验模式分解和随机数据重排的微弱信号感知
ｔ ．Ｎ 。 ｉ Ｓ Ｒ） ｏ
・
５ ８・
通
信
对 抗
第 ３ 卷 １
本文讨 论了这种信号感知 流程 ，并讨论其在 受加 性 白噪声污染 的射频 信号检测 中的应用 。本文考虑 了
支配地位还是噪声 占支配地位。当噪声可忽略时 ， 所生 成 的模式个数 （ Ｉ Ｆ 取决于原数据包含 的信 号分量 即 Ｍ ） 个数 。然而 ， 对于 白噪声输入 ， 所生成的 Ｉ Ｆ个数取决 Ｍ 于输 入样点 数 ，并 且 Ｉ Ｆ谱接近于二分滤波器组 的输 Ｍ 出， 其类似于小波变换生成 的分量【。图 ｌ ７ Ｊ 描述 了这种
不同调制样 式的微弱 随机信 号。基 于上 述原理 ， 本文 构建 了一 种在零假设 （ 信号不存 在 ） 和备择假设 （ 信号 存在 ） 中做 出判决 的检测 器 ， 出了其在低 Ｓ Ｒ情况 给 Ｎ 下 的性 能。另外 ， 本文还研 究 了被 广泛用 于微 弱信号
检测 的能量检 测器 的性能 ， 并将其 与本文所 提方法
系列 固有模式 ， 以对数尺度衡量 ， 这些模式 的平均能量随平均频率线性递减 ， 而某些模 式的能量 则包含 了信号特征 。因为微 弱随机信号对特 定模式（ 对应于信 号频率成分的模式 ） 的能量有贡献 ， 以这些模 所 式可以用来检测信号的存在性。 通过对原始数据样点进行局部随机 重排 ， 能够进一步提 高 Ｅ ＭＤ技术的
现象 ， 中画 出了对应于 白高斯噪声 的前 ６个 Ｉ 。然 其 ＭＦ 而， 目前为止还没有相应 的闭合表达式 。 到
在性 能上 进行 了比较 。本文 结构 如下 ：第 ２节 介绍
时序多相关-经验模式分解方法及其对车辆振动信号的分析
求 的 本征 模 式 函 数 并 作 边 际谱 分 析 ， 达 到 提 取 强噪 声 背 景 下 的 特 征 信 号 的 目的 。仿 真 分 析 表 明 了该 方 法 的 有 以
效性 。 最后 将 它应 用 到 实际 某特 种 车辆 振 动信 号 的 特 征 提 取 中 ， 到 了满 意 的 结 果 。 得 关键 词 ： 辆 ； 征提 取 ； 间序 列 ； 车 特 时 多相 关 ； 验 模 式 分解 经 中 图分 类 号 ： Ｈ１ ５ Ｔ １ Ｔ ； Ｎ９ １ ６ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ５２ １ （０ ７ ０ ４ ５０ １ ０ ６ ５ ２ ０ ） ４ ０ ６ ６
ＬｉｏＱｉｇ ｉ ａ ｎ ｂｎ，ＬｉＳｈ ｎ ｎ ｕ ｍｉ ｇ，Ｘｉ ｉ ｎ ｈ ｉ ｎ Ｊ ａ ｇ ｕ
（ ｏｌｇ ｆＥｎ ｒ ｙａ ｄ Ｐ ｗｅ ｇｎ ｅ ｉｇ，Ｎａ ｊ ｇ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ｆＡｅｏ ａ ｔ ｓ＆ Ａｓｒ ｎ ｕ ｉｓ，Ｎａ ｊ ｇ，２ ０ ，Ｃｈ ｎ ） Ｃ ｌ ｅｏ ｅ ｇ ｎ ｏ ｒＥｎ ｉｅ ｒｎ ｅ ｎｉ ｉｅ ｓｔ ｏ ｒ ｎ ｕ ｉ ｎ ｙ ｃ ｔｏ ａ ｔ ｃ ｎｉ ｎ ０ ６ １ １ ｉａ
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第 ３ 卷 第 ４期 ９
２０ ０ ７年 ８月
南
京
航 空 航 天 大
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Ｖｏ１ ３９ Ｎｏ． ． ４ Ａｕｇ． ２ ７ ００
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｎ ｉｇ Ｕｎｖ ｒ ｉ ｆ ｏ ｒ ｎ ｕ ｉｓ＆ Ａｓｒ ｎ ｕ ｉｓ ｎ ｙ ｔｏ ａ ｔ ｃ
Ｍ ｕｌｉＣｏ ｒ ｌ ｔ ｏ ｆ Ｔｉ ｅ Ｓ ｒ ｅ ｎｄ Ｅｍ ｐｉ ｉ ａ ｏ ｃ ｍ ｐ ｓ ｔｏ ｔ— ｒ ｅ ａ ｉ ｎ ｏ ｍ ｅ ｉ ｓ ａ ｒ ｃ ｌＭ ｄｅ Ｄｅ ｏ ｏ ｉｉ ｎ ａ ｂ ａ ｉ ｎ Ｓ ｇ ｌＡｎａ ｙ ｉ ｆ Ｖｅ ｉ ｌ ｎｄ Ｖｉ ｒ ｔｏ ｉ ｎａ ｌ ｓｓｏ ｈ ｃ ｅ
c语言 经验模式分解
经验模式分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）是一种用于处理非线性、非平稳信号的适应性数据分析方法。
它可以将一个复杂的信号分解为一系列固有模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs）。
在C语言中实现EMD算法需要一些数学和信号处理的基础知识。
以下是一个简单的EMD算法的C语言实现步骤：定义信号和分解的IMFs数量。
初始化残差和IMFs数组。
对信号进行经验模式分解，得到IMFs数组。
将IMFs数组中的元素相加得到残差。
将残差与原始信号进行比较，如果残差小于某个阈值，则停止分解；否则返回步骤3继续分解。
【原创】matlab使用经验模式分解emd 对信号进行去噪数据分析报告论文(含代码数据)
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablogmatlab使用经验模式分解emd 对信号进行去噪数据分析报告来源：大数据部落| 有问题百度一下“”就可以了对于这个例子，考虑由具有明显频率变化的正弦波组成的非平稳连续信号。
手提钻的振动或烟花声是非平稳连续信号的例子。
以采样频率加载非平稳信号数据fs，并可视化混合正弦信号。
load（'sinusoidalSignalExampleData.mat'，'X'，'fs'）;xlabel（'Time（s）'）;咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog观察到混合信号包含具有不同幅度和频率值的正弦波。
为了创建希尔伯特谱图，您需要信号的IMF。
执行经验模式分解以计算信号的固有模式函数和残差。
由于信号不平滑，请指定' pchip'作为Interpolation方法。
[imf，residual，info] = emd（X，'Interpolation'，'pchip'）;目前的IMF | #Sift Iter | 相对Tol | 停止标准命中1 |2 | 0.026352 | SiftMaxRelativeTolerance2 | 2 | 0.0039573 | SiftMaxRelativeTolerance3 | 1 | 0.024838 | SiftMaxRelativeTolerance4 | 2 | 0.05929 | SiftMaxRelativeTolerance5 | 2 | 0.11317 | SiftMaxRelativeTolerance6 | 2 | 0.12599 | SiftMaxRelativeTolerance7 | 2 | 0.13802 | SiftMaxRelativeTolerance咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog8 | 3 | 0.15937 | SiftMaxRelativeTolerance9 | 2 | 0.15923 | SiftMaxRelativeTolerance分解停止是因为残留信号的极值数小于'MaxNumExtrema'。