本文详细介绍了如何使用Matlab编程实现经验模态分解(EMD)，这是一种用于非线性和非平稳信号分解的方法，将信号分解为本征模态函数(IMF)。通过示例代码，展示了EMD的基本步骤，包括定义函数、初始化、判断终止条件、计算极值、提取细节和迭代过程。实际应用中，EMD可能需要进一步调优。
EMD分解(Matlab程序)
本文介绍如何使用Matlab编程进行经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）的实现。EMD是一种信号处理方法，可以将非线性和非平稳信号分解为一系列本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，简称IMF）。每个IMF都代表了信号中的不同频率成分，并且满足信号的局部振荡特性。下面是一个基本的EMD分解的Matlab程序示例：
function [imf,residual] = emd(signal)
% 初始化IMF和残差
imf = 
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
