【MATLAB 】 EEMD信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法

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简介: 【MATLAB 】 EEMD信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法


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1 EEMD信号分解算法

EEMD 分解又叫集合经验模态分解,英文全称为 Ensemble Empirical Mode Decomposition

EEMD是对EMD的改进,可以克服EMD的一些缺点。EEMD的主要思想是通过对原始数据集进行多次噪声扰动,获得多个EMD分解的集合,然后将这些EMD集合求平均,得到最终的EEMD分解结果。EEMD的主要步骤如下:

  1. 对原始信号进行若干次随机噪声扰动,得到多个噪声扰动数据集。
  2. 对每个噪声扰动数据集进行EMD分解,得到多个EMD分解集合。
  3. 将每个 EMD 分解集合的对应分量进行平均,得到最终的 EEMD 分解结果。 EEMD 分解的优点是能够克服 EMD 的局限性,如基函数的选择和模态重叠等问题。同时,EEMD 还可以提供更好的信噪比和更高的分解精度。因此,EEMD 在信号处理、图像处理和模式识别等领域也得到了广泛的应用。

要想在 MATLAB 中使用 EMD 分解首先要安装 EMD 分解的 MATLAB 工具包。

关于简短的代码视频教程均可关注B站、小红书、知乎同名账号(Lwcah)观看教程~

EMD 工具包的安装:在 MATLAB 打开 package_emd 文件夹,运行 install_emd. M 以及 index_emd. M 两个函数如下图所示即可完成工具包的安装。

MATLAB 信号分解第二期-EEMD请转:

https://mbd.pub/o/bread/ZJWZmplt

信号分解全家桶详情请参见:

https://mbd.pub/o/author-aWWWnHBsYw==/work

2 FFT傅里叶频谱变换算法

傅里叶变换是一种数学方法,用于将一个信号分解成一系列正弦和余弦函数的和,从而更好地理解和处理信号。傅里叶变换在信号处理领域有着广泛的应用,包括音频处理、图像处理等。 具体来说,傅里叶变换的步骤如下:

  1. 给定一个连续时间域函数f(t),其中t为时间。
  2. 对f(t)进行傅里叶变换,得到它的频率域表示F(ω),其中ω为角频率。
  3. F(ω)表示了f(t)中所有频率分量的幅度和相位信息。
  4. 将F(ω)分解成一系列正弦和余弦函数的和,即: F(ω) = ∑[a(k)cos(kω) + b(k)sin(kω)] 其中,k为频率分量的序号,a(k)和b(k)分别为对应的正弦和余弦函数的系数。 傅里叶变换的优点是可以将时间域中的信号转换成频率域中的信号,从而更好地理解信号的频率分量和周期性特征,同时也方便进行一些信号处理任务,例如滤波、降噪等。缺点是傅里叶变换需要对整个信号进行处理,计算量较大,在实时处理等场景下可能会存在较大的延迟。

MATLAB | 频谱分析算法 | 傅里叶变换  开源 MATLAB 代码请转:

https://mbd.pub/o/bread/ZJmVlJxr

MATLAB | 9种频谱分析算法全家桶详情请参见:

https://mbd.pub/o/bread/ZJmVlJ5x

3 EEMD信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法

如下为简短的视频操作教程。

【MATLAB 】 EEMD信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法请转:

https://mbd.pub/o/bread/ZJ6Wm5ps

【MATLAB 】信号分解+FFT傅里叶频谱变换组合算法全家桶详情请参见:

https://mbd.pub/o/bread/ZJ6Wm5xy

关于代码有任何疑问,可以一起探讨科研,写作,代码等诸多学术问题,我们一起进步~

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