经验模态分解 | Matlab基于时变滤波的经验模态分解TVF-EMD

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⛄ 内容介绍

采用时变滤波技术完成了筛选过程,通过充分促进瞬幅和频率信息,自适应地设计了局部截止频率。然后采用非均匀B样条近似作为时变滤波器。为了解决间歇性问题,引入了一种截止频率调整算法。为了提高低采样率下的性能,提出了一种固有模式函数的带宽标准。TVF-EMD是完全自适应的,适合于线性和非平稳信号的分析。与EMD相比,该方法能够提高频率分离性能和低采样率下的稳定性。此外,该方法具有抗噪声干扰的鲁棒性.

⛄ 部分代码

close all;clear all;clc;warning off% short formatfs=100;   %数据采样率Hzt=1:1/fs:4096*1/fs; %对数据进行采样n = length(t);  %数据的采样数目f1 =0.25; %信号的频率f2=0.005;zhenshi_P=2*sin(2*pi*f1*t+cos(2*pi*f2*t));zhenshi_P=zhenshi_P';    %产生原始信号，将其转置为列向量nt=0.2*randn(n,1);  %高斯白噪声生成x=zhenshi_P+nt; %含噪信号%% VMD分解tau = 0;            % noise-tolerance (no strict fidelity enforcement)DC = 0;             % no DC part imposedinit = 1;           % initialize omegas uniformlytol = 1e-7;alpha=2000;% 惩罚参数K=1;%分量个数[x_VMD, u_hat, omega] =MVMD(x, alpha, tau, K, DC, init, tol);figure;subplot(311)plot(t,zhenshi_P);title('原始超声回波信号');ylabel('幅度');xlabel('距离'); subplot(312)plot(t,x);title(['加噪超声回波信号']);ylabel('幅度');xlabel('距离'); subplot(313)plot(t,x_VMD);title('VMD去噪信号')%ylabel('幅度');xlabel('距离');

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

Li, Heng, Zhi Li, and Wei Mo. "A time varying filter approach for empirical mode decomposition." Signal Processing 138 (2017): 146-158

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