以下是一个使用Matlab进行EMD(经验模态分解)的简单示例程序:
% 原始信号 t = 0:0.01:2*pi; x = sin(t) + sin(2*t); % EMD分解 imf = emd(x); % 绘制分解后的IMF figure; subplot(length(imf)+1, 1, 1); plot(t, x, 'b'); title('原始信号'); xlabel('时间'); ylabel('幅值'); for i = 1:length(imf) subplot(length(imf)+1, 1, i+1); plot(t, imf(i,:), 'r'); title(['IMF ', num2str(i)]); xlabel('时间'); ylabel('幅值'); end
这段代码首先定义了一个原始信号 x
,然后使用 emd
函数对该信号进行经验模态分解。分解后的各个IMF(固有模态函数)存储在 imf
数组中。 接着,使用 subplot
函数创建一个多图显示窗口,第一个子图显示原始信号,后续子图分别显示各个IMF。最后,使用 plot
函数将原始信号和各个IMF绘制出来,并设置相应的标题、轴标签等。
请注意,此示例仅为演示目的。实际使用EMD时,可能需要根据具体情况进行参数调整和数据预处理等操作。
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