matlab使用经验模态分解emd 对信号进行去噪

本文考虑由具有明显频率变化的正弦波组成的非平稳连续信号。

由Kaizong Ye,Sherry Deng撰写

手提钻的振动或烟花声是非平稳连续信号的例子。

以采样频率加载非平稳信号数据fs,并可视化混合正弦信号。

观察到混合信号包含具有不同幅度和频率值的正弦波。

为了创建希尔伯特谱图,您需要信号的IMF。执行经验模式分解以计算信号的固有模式函数和残差。由于信号不平滑,请指定’ pchip‘作为Interpolation方法。


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在命令窗口中生成的表指示每个生成的IMF的筛选迭代次数,相对容差和筛选停止标准。此信息也包含在info。您可以通过指定Display为隐藏表0

可视化信号的残余和内在模式功能

对于这个例子,考虑由具有明显频率变化的正弦波组成的非平稳连续信号。手提钻的振动或烟花声是非平稳连续信号的例子。

加载非平稳信号数据,并可视化混合正弦信号。

频率对时间图是一个稀疏图,其中垂直颜色条表示IMF中每个点的瞬时能量。该图表示从原始混合信号分解的每个分量的瞬时频谱。从该图中可以观察到三个IMF,其频率在1s处有明显变化。

观察到混合信号包含具有不同幅度和频率值的正弦波。

执行经验模式分解以绘制固有模式函数和信号残差。由于信号不平滑,请指定’ pchip‘作为Interpolation方法。

生成具有原始信号,前3个IMF和残差的交互式图。在命令窗口中生成的表指示每个生成的IMF的筛选迭代次数,相对容差和筛选停止标准。您可以通过指定Display为隐藏表0

右键单击图中的空白区域以打开IMF选择器窗口。使用IMF选择器选择地查看生成的IMF,原始信号和残差。

从列表中选择要显示的IMF。选择是否在图上显示原始信号和残差。

选定的IMF现在显示在图上。

使用该图可视化从原始信号中分解的各个组件以及残差。请注意,残差是根据IMF总数计算的,并且不会根据IMF选择窗口中选择的IMF进行更改。


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关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

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