emd分解，求教emd分解程序的用法

本文目录一览

1，求教emd分解程序的用法
2，用R351 如何做经验末态分解EMD
3，请高人详细介绍下什么是EMD分解谢谢了
4，emd分解为什么信号一改变分解效果就不好
5，希尔伯特黄变换HHT的经验模态分解EMD每个模态代表什么意
6，经验模态分解的基本原理

1，求教emd分解程序的用法

x是你要分解的信号

求教emd分解程序的用法

2，用R351 如何做经验末态分解EMD

看各个IMF分量的周期啊，频率啊，均值大小，然后设定一个阀值。通过用EMD做分解预测，做好都是将IMF分量划分为高频，低频以及残差来做，划分的依据是看均值是不是显著大于0 。

你说呢...

用R351 如何做经验末态分解EMD

3，请高人详细介绍下什么是EMD分解谢谢了

EMD时频分析方法作为一种新的处理非线性非平稳信号的方法，从根本上有别于传统的信号时频分析方法，并在实际应用中取得了很好的效果。EMD分解算法通过层层筛选，得到信号不同时间特征尺度的IMF分量。EMD分解的主要目的是为了将信号进行平稳化处理，对IMF分量进行Hilbert变换，进一步得到IMF分量对应的瞬时频率成分，这样得到的瞬时频率有了合理的物理意义。通过Hilbert得到的的Hilbert/Huang频谱图是时间和频率的二变量函数，从中可以得到任意时刻的频率信息，包括频率的大小和幅度以及出现的对应时刻，能够详细的刻画非平稳非线性信号的时频特性。

请高人详细介绍下什么是EMD分解谢谢了

4，emd分解为什么信号一改变分解效果就不好

有个叫BOUDRAA的人发明了一种算法，叫连贯均方误差法，就是分别求每个IMF分量的平方，取完后求和再取平均，求和的点数是N，即采样点的点数。假如你分解得到了M个IMF分量，那么就应该有M个这样的数，把得到的这些数圆整，求出最小的整数，记为K。那么K之前的包括K的这些分量相加应该是噪声的信号，K之后的加上剩余信号即为重构信号。不过目前该方法被证实不适合信噪比低得信号，不过一般的处理效果还可以。

这个不难的。labview中有现成的matlab节点，可以直接使用，但是前提是要在电脑上安装matlab。matlab节点位于：程序调用如下图所示：上面的input1，是在maltab节点的左边框上右键—添加输入，并右键该输入接口，选择一维数组形式即可。把matlab代码放到其中就可以了，然后在右边框右键—添加输出，就可以获得信号处理后的结果了。

5，希尔伯特黄变换HHT的经验模态分解EMD每个模态代表什么意

分解出来的就是从原信号的高频到低频的信号如果没有杂音的话很容易看的出来你可以自己模拟信号分解看看

你好！分解出来的就是从原信号的高频到低频的信号如果没有杂音的话很容易看的出来你可以自己模拟信号分解看看仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。

于非线性时间序列分析经验模态分解和小波分解异同性的研究龚志强邹明玮高新全董文杰摘要：基于经验模态分解(EMD)的希尔伯特变换(HT),是对非线性时间序列基于EMD进行分解,然后通过HT获得频谱.利用理想时间序列和青藏高原古里雅冰芯18O时间序列,系统地分析比较了EMD和小波分解(WD)以及HT和小波变换在非线性时间序列处理中的优劣,并针对它们各自的缺点提出了可能改进的设想.研究结果表明,将基于EMD的方法和基于WD的方法有机结合起来应用,可以更有效地识别原时间序列的特征信息.关键词：经验模态分解;小波分解;理想时间序列;古里雅冰芯文章编号：1000-3290/2005/54(08)/3947-11On the difference between empirical mode decomposition and wavelet decomposition in the nonlinear time seriesGong Zhi-Qiang Zou Ming-Wei Gao Xin-Quan Dong Wen-Jie 基金项目：国家重点基础研究发展规划(批准号:2004CB418300)和国家自然科学基金(批准号:90411008,40231006)资助的课题.

6，经验模态分解的基本原理

对数据信号进行EMD分解就是为了获得本征模函数，因此，在介绍EMD分析方法的具体过程之前，有必要先介绍EMD分解过程中所涉及的基本概念的定义：本征模函数，这是掌握EMD方法的基础。在物理上，如果瞬时频率有意义，那么函数必须是对称的，局部均值为零，并且具有相同的过零点和极值点数目。在此基础上，NordneE.Huang等人提出了本征模函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF）的概念。本征模函数任意一点的瞬时频率都是有意义的。Huang等人认为任何信号都是由若干本征模函数组成，任何时候，一个信号都可以包含若干个本征模函数，如果本征模函数之间相互重叠，便形成复合信号。EMD分解的目的就是为了获取本征模函数，然后再对各本征模函数进行希尔伯特变换，得到希尔伯特谱。Huang认为，一个本征模函数必须满足以下两个条件：⑴l函数在整个时间范围内，局部极值点和过零点的数目必须相等，或最多相差一个；⑵在任意时刻点，局部最大值的包络（上包络线）和局部最小值的包络（下包络线）平均必须为零。第一个条件是很明显的，它与传统的平稳高斯信号的窄带要求类似。对于第二个条件，是一个新的概念，它把经典的全局性要求修改为局部性要求，使瞬时频率不再受不对称波形所形成的不必要的波动所影响。实际上，这个条件应为“数据的局部均值是零”。但是对于非平稳数据来说，计算局部均值涉及到“局部时间尺度”的概念，而这是很难定义的。因此，在第二个条件中使用了局部极大值包络和局部极小值包络的平均为零来代替，使信号的波形局部对称。Huang等人研究表明，在一般情况下，使用这种代替，瞬时频率还是符合所研究系统的物理意义。本征模函数表征了数据的内在的振动模式。由本征模函数的定义可知，由过零点所定义的本征模函数的每一个振动周期，只有一个振动模式，没有其他复杂的奇波；一个本征模函数没有约束为是一个窄带信号，并且可以是频率和幅值的调制，还可以是非稳态的；单由频率或单由幅值调制的信号也可成为本征模函数。由于大多数所有要分析的数据都不是本征模函数，在任意时间点上，数据可能包含多个波动模式，这就是简单的希尔伯特变换不能完全表征一般数据的频率特性的原因。于是需要对原数据进行EMD分解来获得本征模函数。EMD分解方法是基于以下假设条件：⑴数据至少有两个极值，一个最大值和一个最小值；⑵数据的局部时域特性是由极值点间的时间尺度唯一确定；⑶如果数据没有极值点但有拐点，则可以通过对数据微分一次或多次求得极值，然后再通过积分来获得分解结果。这种方法的本质是通过数据的特征时间尺度来获得本征波动模式，然后分解数据。这种分解过程可以形象地称之为“筛选（sifting）”过程。分解过程是：找出原数据序列X(t）所有的极大值点并用三次样条插值函数拟合形成原数据的上包络线；同样，找出所有的极小值点，并将所有的极小值点通过三次样条插值函数拟合形成数据的下包络线，上包络线和下包络线的均值记作ml，将原数据序列X(t）减去该平均包络ml，得到一个新的数据序列h，：X(t)-ml=hl由原数据减去包络平均后的新数据，若还存在负的局部极大值和正的局部极小值，说明这还不是一个本征模函数，需要继续进行“筛选”。