EMD分解的Matlab实现
本文将详细介绍如何使用Matlab实现经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)算法。EMD是处理非线性和非平稳信号的一种方法,它可以将原始信号分解为若干个内在模态函数(Intrinsic Mode Functions, IMF),每个IMF代表了原始信号中的不同频率成分。
首先,我们需要准备一个数据集。在这里,我们选择sinc函数作为示例信号:
x = -pi:0.1:pi;
y = sin(x)./x
本文详述了使用Matlab进行EMD算法的实现过程,以sinc函数为例,通过调用emd函数分解信号并利用fft展示各IMF的频谱图。
EMD分解的Matlab实现
本文将详细介绍如何使用Matlab实现经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)算法。EMD是处理非线性和非平稳信号的一种方法,它可以将原始信号分解为若干个内在模态函数(Intrinsic Mode Functions, IMF),每个IMF代表了原始信号中的不同频率成分。
首先,我们需要准备一个数据集。在这里,我们选择sinc函数作为示例信号:
x = -pi:0.1:pi;
y = sin(x)./x

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