经验模式分解（EMD）和希尔伯特-黄变换（HHT）

1、内容简介

略
329-可以交流、咨询、答疑

2、内容说明

略

具体介绍见参考

3、仿真分析

clc
close all
clear
data = xlsread('X.xlsx');
fs = 8000;
t = 0:1/fs:(length(data)-1)/fs; 
figure(100)
plot(t,data)
xlabel('时间/s');ylabel('幅值');

[t_x,frequency_x,f_spectrum_x]=fft_s(data,0.5,fs); % 绘制时间频率幅值图
figure(101),surf(t_x,frequency_x,f_spectrum_x); % 绘图
shading interp;
xlabel('时间/s');ylabel('频率/Hz');zlabel('幅值');title 信号

imf = emd(data); % 经验分解
M = length(imf);
N = length(data);
for i = 1:M
    figure(i)
    plot(t,imf{i})
    xlabel('时间/s');ylabel('幅值');
end
 

4、参考论文

经验模式分解（EMD）及希尔伯特-黄变换（HHT）简介及matlab实现_一弦-sring的博客-CSDN博客_hht变换的matlab实现

对HHT中EMD处理的理解_老羴羊不膻的博客-CSDN博客_emd分解的意义