Matlab 经验模态分解和时频图绘制
1、内容简介
Matlab 180-经验模态分解和时频图绘制
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2、内容说明
略
经验模态分解（EMD）
经验模态分解是一种自适应的数据分析方法，特别适用于非线性、非平稳信号的分析。EMD通过将复杂的信号分解为有限个固有模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMF），使得每个IMF都满足以下两个条件：
- 在整个数据序列中，极值点的数量和过零点的数量必须相等或最多相差一个。
- 在任意时刻，由局部最大值定义的包络线（上包络线）和由局部最小值定义的包络线（下包络线）的均值必须为零。
该过程通常包括以下几个步骤：
- 寻找信号的所有局部极大值和极小值，并分别拟合上下包络线。
- 计算上下包络线的均值，并从原始信号中减去此均值得到一个分量。
- 检查这个分量是否满足IMF条件；如果不满足，则重复上述步骤直至找到一个IMF。
- 将找到的IMF从原始信号中减去，对剩余信号重复上述过程直到不能再提取出IMF为止。
时频图绘制
时频表示法是分析非平稳信号的一种有效手段，它展示了信号频率成分随时间的变化情况。常用的时频分析方法包括短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）、Wigner-Ville分布等。对于使用经验模态分解后的结果进行时频表示，一种常用的方法是希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT），它结合了EMD和希尔伯特变换，可以生成即时频率信息，进而绘制时频图。
3、仿真分析
略
4、参考论文
略