时序分解 | Matlab实现EEMD集合经验模态分解时间序列信号分解

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🔥 内容介绍

1. 绪论

信号去噪是信号处理中的一个重要课题，其目的是从含有噪声的信号中提取出有用信号。近年来，经验模态分解（EMD）算法因其在信号去噪方面的优异性能而备受关注。然而，传统EMD算法存在分解结果不稳定、易受噪声影响等问题。为了克服这些问题，本文提出了一种基于总体平均经验模态分解（EEMD）算法的信号去噪方法。

2. EEMD算法原理

EEMD算法是EMD算法的改进算法，其基本思想是通过添加白噪声来提高EMD算法的分解稳定性。具体步骤如下：

3. EEMD算法的信号去噪应用

EEMD算法可以有效地去除信号中的噪声。其具体步骤如下：

1. 对含有噪声的信号进行EEMD分解，得到一组IMF和一个残余信号。

2. 选择合适的IMF作为有用信号，并将其余的IMF和残余信号作为噪声。

3. 将有用信号与噪声相减，得到去噪后的信号。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

4. 仿真实验

为了验证EEMD算法的信号去噪性能，我们进行了仿真实验。实验中，我们使用EEMD算法对含有不同类型噪声的信号进行去噪。实验结果表明，EEMD算法能够有效地去除信号中的噪声，并且去噪后的信号质量优于传统EMD算法。

5. 结论

本文提出了一种基于EEMD算法的信号去噪方法。该方法能够有效地去除信号中的噪声，并且去噪后的信号质量优于传统EMD算法。实验结果表明，EEMD算法是一种有效的信号去噪方法，可以广泛应用于各种信号处理领域。

🔗 参考文献

[1]郑近德,程军圣,杨宇.改进的EEMD算法及其应用研究[J].振动与冲击, 2013, 32(21):7.DOI:10.3969/j.issn.1000-3835.2013.21.004.

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