经验模态分解（EMD）C语言实现

于 2024-10-28 09:52:56 发布
阅读量337 收藏 5
点赞数 4
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_09711/article/details/143282065

经验模态分解（EMD）C语言实现

【下载地址】经验模态分解EMDC语言实现 经验模态分解（EMD）C语言实现 【下载地址】经验模态分解EMDC语言实现 项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/ed380

资源介绍

本仓库提供了一个名为 emd(经验模态分解C语言实现).rar 的资源文件，该文件包含了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）的C语言代码实现。EMD是一种用于非线性、非平稳信号分析的信号处理技术，广泛应用于信号处理、图像处理、振动分析等领域。

资源内容

  • emd(经验模态分解C语言实现).rar: 该压缩文件包含了EMD算法的C语言源代码，用户可以直接下载并解压使用。

使用说明

  1. 下载资源: 点击下载 emd(经验模态分解C语言实现).rar 文件。
  2. 解压文件: 下载完成后，解压压缩包以获取源代码文件。
  3. 编译运行: 使用C语言编译器（如GCC）编译源代码，并运行生成的可执行文件。
  4. 参考文档: 如有需要，可以参考代码中的注释或相关文献来理解EMD算法的实现细节。

注意事项

  • 该代码为C语言实现，适用于熟悉C语言的开发者。
  • 代码可能需要根据具体需求进行修改和优化。
  • 欢迎用户在下载和使用过程中提出反馈和建议。

联系我们

如有任何问题或建议，欢迎通过仓库的Issue功能进行反馈。

感谢您的下载与使用！

【下载地址】经验模态分解EMDC语言实现 经验模态分解（EMD）C语言实现 【下载地址】经验模态分解EMDC语言实现 项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/ed380

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

EMD经验模态分解实例（转C代码）
zxm8513优快云博客
03-15 1591
EMD（Empirical Mode Decomposition）是由美国国家宇航局的华裔科学家Norden e. Huang博士于1998年提出的一种新的处理非平稳信号的方法：希尔伯特—黄变化（HHT）的重要组成部分。依据数据自身的 时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数，自适应地进行信号主要成分分析基于EMD的时频分析方法既适合于 非线性、非平稳信号 的分析，也适合于 线性、平稳信号 的分析，并且对于线性、平稳信号的分析也比其他的时频分析方法更好地反映了信号的物理意义。
经验模态分解-用途
weixin_39107270的博客
07-11 1362
它可以将一个信号分解为一系列本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，简称IMF），每个IMF都代表了信号中的一个特定频率和幅度调制的成分。经验模态分解，https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%B6%93%E9%A9%97%E6%A8%A1%E6%85%8B%E5%88%86%E8%A7%A3。信号分析：通过将信号分解为IMF，EMD可以提供对信号的时频特征进行分析的能力。通过保留重要的IMF成分，可以实现对信号的有效压缩，减少存储和传输的数据量。
C语言编写的EMD分解程序（包含三次样条）
12-29
C语言编写的EMD分解程序，这是我很早的时候从matlab程序改成C的，当时上传到一个网站上，结果网站被关了，后来发现网上很多C语言版本都出自我的程序，我自己想看看都很费劲。这是一个完整的带UI的基于Qt平台编写的EMD分解程序，如果有QT环境可以直接运行，没有Qt的可以分离算法文件，参照程序的调用方法调用。
EMD (经验模态分解) 在 C++ 中的实现指南
qq_38334677的博客
06-13 1498
EMD 是由 Norden E. Huang 等人在1998年提出的一种适用于非线性和非平稳信号的分析方法。对称性：IMF 的上下包络对称。零交叉点：IMF 的零交叉点数量与极值点数量相同或相差一个。本文详细介绍了如何在C++中实现EMD，包括理论背景、算法步骤、代码实现和优化等内容。通过丰富的代码示例和详细的解释，希望能够帮助读者掌握EMD的基本原理，并能够在实际项目中灵活应用。未来，随着信号处理技术的不断发展，EMD及其变种（如EEMD、CEEMDAN等）将继续在各个领域发挥重要作用。
emd(经验模态分解C语言实现).rar
09-07
emd的C代码实现，欢迎下载
emd经验模态分解
09-06
使用正弦函数叠加多个信号，得到一个数据系列，然后用emd程序对这个序列进行模态分解，实时正明，可以分解出原始信号的各个模态
EMD 分解
summer_upc的博客
03-22 9661
今天看了些EMD信号分解方面的东西，matlab官网上有个Hilbert-Huang Transform的代码，代码效率极高啊，人家3句语句就解决了一个大问题，很牛啊！还有一个GRilling的EMD工具箱，好多文件，功能应该相当强大。     这里研究了研究matlab官网的代码，加了些注释、功能演示，效果如下     原始信号由3个正弦信号加噪声组成，如下     下
Hilbert Huang中的经验模分解（EMD）程序
03-25
此程序是关于Hilbert Huang transform 中emd分解的
EMD（经验模态分解）算法 二
qq_37224833的博客
11-13 2560
上次基本搞懂了怎么用各种滤波器，这次重点看看EMD的算法应用，怎么调参数以产生不同的分解波形。 # EMD经验模态分解 emd <- as.data.frame(emd(xt=diff(load[,"Load"]),boundary="wave",stoprule="type2")$imf) dat <- cbind(dat,data.frame("EMD"=c(NA,cumsum(rowSums(emd[,3:6]))))) g <- melt(dat[,c("Time","EMD","
经验模态分解C语言实现
最新发布
02-27
### 经验模态分解算法的C语言实现 经验模态分解(EMD)是一种用于分析非平稳信号的技术，能够自适应地将复杂信号分解成若干个本征模式函数(IMF)[^1]。 对于C语言中的EMD实现，通常涉及以下几个核心部分： #### 1. ...
经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)
11-01
经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种新的信号处理技术,它是基于数据本身的,且能在空间域中将信号进行分解,从而可以区分噪声和有用信号。
EMD的算法原理及实现
02-19
EMD相关算法的实现以及原理，以及相关应用
EMD算法例程
04-25
可以实现EMD算法中希尔伯特谱的显示
emd算法源代码
04-24
emd算法的源代码,用于信号处理和数据分析-emd algorithm source code for signal processing and data analysis
EMD算法解说
01-29
就EMD算法的一个简单说明，及一个简单的说明程序。
加权平均、EMD、小波等方法去噪效果对比
Erhu_666的博客
10-16 653
几种去噪方法测试
智能健康监测床垫算法实现---基于EMD算法采集心跳和呼吸心率分离（附详细源代码）适用于PVDF传感器和其他压阻人体体征传感器
leva的博客
06-18 6769
智能健康监测床垫整体实现 床垫式生理信号监测系统的框图见图 1，薄垫中安装 PVDF压电传感器, 可以捕捉人体呼吸和心跳的微弱振动信号, 输出相应的电荷信号。电荷放大器对传感器的输出信号进行放大, 并转化为电压信号。低通滤波器用于滤除工频干扰和高频噪声。考虑到不同个体的生理信号强度不同, 在电路上增加可以自动调节增益的电压放大器, 使得输出信号的幅度在合适的范围。MCU (microcontroller unit)对模拟前端的输出信号进行处理和分析, 得到呼吸率和心率的计算结果。 床垫实...
emd分解matlab程序
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
03-31 6310
% EMD 计算经验模式分解 % % % 语法 % % % IMF = EMD(X) % IMF = EMD(X,...,'Option_name',Option_value,...) % IMF = EMD(X,OPTS) % [IMF,ORT,NB_ITERATIONS] = EMD(...) % % % 描述 % % % IMF = EMD(X) X是一个实矢量，计算方法参考[1]，计算结果包含在IMF矩阵中，每一行包含一个IMF分量， % 最后一行是残余分量，默认的停止条件如下[2]： % ..
EM算法高斯混合模型C语言实现
StoneColdSteve的博客
04-04 687
一 问题的引出 ​ 我们都知道极大似然估计是一种很有效的估计分布参数的方法,例如,我们先验性地假设某班级男性同学的身高是服从于某一个一维高斯分布,并且通过简单随机抽样,我们获取到了NNN个样本.现在我们想通过这些样本估计出该高斯分布的分布参数(即均值和方差),于是我们可以建立似然函数并对该两个参量求其导数令其为000,可以求得其参数.但是现在考虑一种新的问题,假设我们所采集到的样本数据不是单独的男性身高数据,而是男性和女性样本数据的混合,并且假设女性样本数据也服从于某一参数的高斯分布,现在的问题是估计出
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

鲍虎申

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值