【经验模态分解】基于时变滤波的经验模态分解TVF-EMD附 Matlab代码

最新推荐文章于 2025-03-10 11:37:02 发布

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文章介绍了时变滤波经验模态分解（TVF-EMD）作为一种改进的信号分解方法，它在传统EMD基础上引入滤波，解决模态混叠问题，提高非线性和非平稳信号处理的精度和稳定性。TVF-EMD在轴承故障诊断等领域有广泛应用前景。

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🔥 内容介绍

经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）是一种非常有效的信号分解方法，可以将信号分解成多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMF），每个IMF都具有自我调整的特性。然而，传统的EMD方法在处理非线性和非平稳信号时存在一些问题，例如模态混叠、模态过多等。

为了解决这些问题，时变滤波的经验模态分解（Time-Varying Filtered Empirical Mode Decomposition，TVF-EMD）被提出。TVF-EMD方法在传统EMD的基础上引入了时变滤波器，可以在分解过程中对信号进行滤波，从而提高了EMD方法的性能。

TVF-EMD方法的基本步骤如下：

对原始信号进行预处理，去除趋势项和高频噪声。
构造时变滤波器，对信号进行滤波。
提取信号的本征模态函数，直到剩余信号为单调函数为止。

TVF-EMD方法的优点在于可以避免传统EMD方法中的模态混叠和模态过多问题，同时还可以对信号进行滤波，提高分解的精度和稳定性。此外，TVF-EMD方法还可以应用于非线性和非平稳信号的分解，具有广泛的应用前景。

总之，TVF-EMD方法是一种非常有效的信号分解方法，可以在处理非线性和非平稳信号时提高分解的精度和稳定性。未来，TVF-EMD方法还有很多可以探索的方向，例如如何进一步提高分解的速度和精度，以及如何应用于更复杂的信号分析问题等。

📣 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 );