首頁 > 資訊 > 知識(shí) > emd分解，求教emd分解程序的用法

emd分解，求教emd分解程序的用法

來源：整理時(shí)間：2023-08-17 14:57:54 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，求教emd分解程序的用法
2，用R351 如何做經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD
3，請高人詳細(xì)介紹下什么是EMD分解謝謝了
4，emd分解為什么信號(hào)一改變分解效果就不好
5，希爾伯特黃變換HHT的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD每個(gè)模態(tài)代表什么意
6，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的基本原理

1，求教emd分解程序的用法

x是你要分解的信號(hào)

求教emd分解程序的用法

2，用R351 如何做經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD

看各個(gè)IMF分量的周期啊，頻率啊，均值大小，然后設(shè)定一個(gè)閥值。通過用EMD做分解預(yù)測，做好都是將IMF分量劃分為高頻，低頻以及殘差來做，劃分的依據(jù)是看均值是不是顯著大于0 。

你說呢...

用R351 如何做經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD

3，請高人詳細(xì)介紹下什么是EMD分解謝謝了

EMD時(shí)頻分析方法作為一種新的處理非線性非平穩(wěn)信號(hào)的方法，從根本上有別于傳統(tǒng)的信號(hào)時(shí)頻分析方法，并在實(shí)際應(yīng)用中取得了很好的效果。EMD分解算法通過層層篩選，得到信號(hào)不同時(shí)間特征尺度的IMF分量。EMD分解的主要目的是為了將信號(hào)進(jìn)行平穩(wěn)化處理，對(duì)IMF分量進(jìn)行Hilbert變換，進(jìn)一步得到IMF分量對(duì)應(yīng)的瞬時(shí)頻率成分，這樣得到的瞬時(shí)頻率有了合理的物理意義。通過Hilbert得到的的Hilbert/Huang頻譜圖是時(shí)間和頻率的二變量函數(shù)，從中可以得到任意時(shí)刻的頻率信息，包括頻率的大小和幅度以及出現(xiàn)的對(duì)應(yīng)時(shí)刻，能夠詳細(xì)的刻畫非平穩(wěn)非線性信號(hào)的時(shí)頻特性。

請高人詳細(xì)介紹下什么是EMD分解謝謝了

4，emd分解為什么信號(hào)一改變分解效果就不好

有個(gè)叫BOUDRAA的人發(fā)明了一種算法，叫連貫均方誤差法，就是分別求每個(gè)IMF分量的平方，取完后求和再取平均，求和的點(diǎn)數(shù)是N，即采樣點(diǎn)的點(diǎn)數(shù)。假如你分解得到了M個(gè)IMF分量，那么就應(yīng)該有M個(gè)這樣的數(shù)，把得到的這些數(shù)圓整，求出最小的整數(shù)，記為K。那么K之前的包括K的這些分量相加應(yīng)該是噪聲的信號(hào)，K之后的加上剩余信號(hào)即為重構(gòu)信號(hào)。不過目前該方法被證實(shí)不適合信噪比低得信號(hào)，不過一般的處理效果還可以。

這個(gè)不難的。labview中有現(xiàn)成的matlab節(jié)點(diǎn)，可以直接使用，但是前提是要在電腦上安裝matlab。matlab節(jié)點(diǎn)位于：程序調(diào)用如下圖所示：上面的input1，是在maltab節(jié)點(diǎn)的左邊框上右鍵—添加輸入，并右鍵該輸入接口，選擇一維數(shù)組形式即可。把matlab代碼放到其中就可以了，然后在右邊框右鍵—添加輸出，就可以獲得信號(hào)處理后的結(jié)果了。

5，希爾伯特黃變換HHT的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD每個(gè)模態(tài)代表什么意

分解出來的就是從原信號(hào)的高頻到低頻的信號(hào) 如果沒有雜音的話很容易看的出來你可以自己模擬信號(hào)分解看看

你好！分解出來的就是從原信號(hào)的高頻到低頻的信號(hào) 如果沒有雜音的話很容易看的出來你可以自己模擬信號(hào)分解看看僅代表個(gè)人觀點(diǎn)，不喜勿噴，謝謝。

于非線性時(shí)間序列分析經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和小波分解異同性的研究龔志強(qiáng) 鄒明瑋高新全董文杰摘要：基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)的希爾伯特變換(HT),是對(duì)非線性時(shí)間序列基于EMD進(jìn)行分解,然后通過HT獲得頻譜.利用理想時(shí)間序列和青藏高原古里雅冰芯18O時(shí)間序列,系統(tǒng)地分析比較了EMD和小波分解(WD)以及HT和小波變換在非線性時(shí)間序列處理中的優(yōu)劣,并針對(duì)它們各自的缺點(diǎn)提出了可能改進(jìn)的設(shè)想.研究結(jié)果表明,將基于EMD的方法和基于WD的方法有機(jī)結(jié)合起來應(yīng)用,可以更有效地識(shí)別原時(shí)間序列的特征信息.關(guān)鍵詞：經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;小波分解;理想時(shí)間序列;古里雅冰芯文章編號(hào)：1000-3290/2005/54(08)/3947-11On the difference between empirical mode decomposition and wavelet decomposition in the nonlinear time seriesGong Zhi-Qiang Zou Ming-Wei Gao Xin-Quan Dong Wen-Jie 基金項(xiàng)目：國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃(批準(zhǔn)號(hào):2004CB418300)和國家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):90411008,40231006)資助的課題.

6，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的基本原理

對(duì)數(shù)據(jù)信號(hào)進(jìn)行EMD分解就是為了獲得本征模函數(shù)，因此，在介紹EMD分析方法的具體過程之前，有必要先介紹EMD分解過程中所涉及的基本概念的定義：本征模函數(shù)，這是掌握EMD方法的基礎(chǔ)。在物理上，如果瞬時(shí)頻率有意義，那么函數(shù)必須是對(duì)稱的，局部均值為零，并且具有相同的過零點(diǎn)和極值點(diǎn)數(shù)目。在此基礎(chǔ)上，NordneE.Huang等人提出了本征模函數(shù)（Intrinsic Mode Function，簡稱IMF）的概念。本征模函數(shù)任意一點(diǎn)的瞬時(shí)頻率都是有意義的。Huang等人認(rèn)為任何信號(hào)都是由若干本征模函數(shù)組成，任何時(shí)候，一個(gè)信號(hào)都可以包含若干個(gè)本征模函數(shù)，如果本征模函數(shù)之間相互重疊，便形成復(fù)合信號(hào)。EMD分解的目的就是為了獲取本征模函數(shù)，然后再對(duì)各本征模函數(shù)進(jìn)行希爾伯特變換，得到希爾伯特譜。Huang認(rèn)為，一個(gè)本征模函數(shù)必須滿足以下兩個(gè)條件：⑴l函數(shù)在整個(gè)時(shí)間范圍內(nèi)，局部極值點(diǎn)和過零點(diǎn)的數(shù)目必須相等，或最多相差一個(gè)；⑵在任意時(shí)刻點(diǎn)，局部最大值的包絡(luò)（上包絡(luò)線）和局部最小值的包絡(luò)（下包絡(luò)線）平均必須為零。第一個(gè)條件是很明顯的，它與傳統(tǒng)的平穩(wěn)高斯信號(hào)的窄帶要求類似。對(duì)于第二個(gè)條件，是一個(gè)新的概念，它把經(jīng)典的全局性要求修改為局部性要求，使瞬時(shí)頻率不再受不對(duì)稱波形所形成的不必要的波動(dòng)所影響。實(shí)際上，這個(gè)條件應(yīng)為“數(shù)據(jù)的局部均值是零”。但是對(duì)于非平穩(wěn)數(shù)據(jù)來說，計(jì)算局部均值涉及到“局部時(shí)間尺度”的概念，而這是很難定義的。因此，在第二個(gè)條件中使用了局部極大值包絡(luò)和局部極小值包絡(luò)的平均為零來代替，使信號(hào)的波形局部對(duì)稱。Huang等人研究表明，在一般情況下，使用這種代替，瞬時(shí)頻率還是符合所研究系統(tǒng)的物理意義。本征模函數(shù)表征了數(shù)據(jù)的內(nèi)在的振動(dòng)模式。由本征模函數(shù)的定義可知，由過零點(diǎn)所定義的本征模函數(shù)的每一個(gè)振動(dòng)周期，只有一個(gè)振動(dòng)模式，沒有其他復(fù)雜的奇波；一個(gè)本征模函數(shù)沒有約束為是一個(gè)窄帶信號(hào)，并且可以是頻率和幅值的調(diào)制，還可以是非穩(wěn)態(tài)的；單由頻率或單由幅值調(diào)制的信號(hào)也可成為本征模函數(shù)。由于大多數(shù)所有要分析的數(shù)據(jù)都不是本征模函數(shù)，在任意時(shí)間點(diǎn)上，數(shù)據(jù)可能包含多個(gè)波動(dòng)模式，這就是簡單的希爾伯特變換不能完全表征一般數(shù)據(jù)的頻率特性的原因。于是需要對(duì)原數(shù)據(jù)進(jìn)行EMD分解來獲得本征模函數(shù)。EMD分解方法是基于以下假設(shè)條件：⑴數(shù)據(jù)至少有兩個(gè)極值，一個(gè)最大值和一個(gè)最小值；⑵數(shù)據(jù)的局部時(shí)域特性是由極值點(diǎn)間的時(shí)間尺度唯一確定；⑶如果數(shù)據(jù)沒有極值點(diǎn)但有拐點(diǎn)，則可以通過對(duì)數(shù)據(jù)微分一次或多次求得極值，然后再通過積分來獲得分解結(jié)果。這種方法的本質(zhì)是通過數(shù)據(jù)的特征時(shí)間尺度來獲得本征波動(dòng)模式，然后分解數(shù)據(jù)。這種分解過程可以形象地稱之為“篩選（sifting）”過程。分解過程是：找出原數(shù)據(jù)序列X(t）所有的極大值點(diǎn)并用三次樣條插值函數(shù)擬合形成原數(shù)據(jù)的上包絡(luò)線；同樣，找出所有的極小值點(diǎn)，并將所有的極小值點(diǎn)通過三次樣條插值函數(shù)擬合形成數(shù)據(jù)的下包絡(luò)線，上包絡(luò)線和下包絡(luò)線的均值記作ml，將原數(shù)據(jù)序列X(t）減去該平均包絡(luò)ml，得到一個(gè)新的數(shù)據(jù)序列h，：X(t)-ml=hl由原數(shù)據(jù)減去包絡(luò)平均后的新數(shù)據(jù)，若還存在負(fù)的局部極大值和正的局部極小值，說明這還不是一個(gè)本征模函數(shù)，需要繼續(xù)進(jìn)行“篩選”。