MATLAB信号处理工具箱：基于EMD/EEMD的自适应信号分解模块

资 源 简 介

本MATLAB模块实现了经验模态分解（EMD）与集合经验模态分解（EEMD）算法，适用于非平稳、非线性信号的多尺度分解。通过迭代筛选过程提取本征模态函数（IMF），保留信号的局部特征与时间尺度特性，支持自动IMF数量检测，为信号分析与特征提取提供高效工具。

详 情 说 明

基于经验模态分解（EMD）与集合经验模态分解（EEMD）的信号分解模块

项目介绍

本项目实现了一种自适应的信号分解算法，包括经验模态分解（EMD）及其改进版本集合经验模态分解（EEMD）。该模块专门用于处理非平稳、非线性信号，通过迭代筛选过程提取信号的本征模态函数（IMF），有效保留信号的局部特征与时间尺度特性。适用于生物医学信号、机械振动分析、金融时间序列等多个领域的信号处理需求。

功能特性

• 自适应分解：无需预设基函数，根据信号自身特性自动进行多尺度分解
• 双算法支持：完整实现EMD标准算法与EEMD噪声辅助分析技术
• 智能停止准则：结合SD阈值判断与极值点对称性检测，确保IMF分量质量
• 参数可配置：支持EEMD噪声幅度、白噪声添加次数、IMF最大迭代次数等关键参数调整
• 全面输出：提供IMF分量矩阵、残余趋势项及分解质量指标（正交性指数、能量占比）
• 可视化分析：可选图形输出包括原始信号与IMF分量时频图、希尔伯特谱分析结果
• 数据兼容：支持.mat、.txt、.csv等多种格式的单通道一维时序信号导入

使用方法

1. 数据准备：将待处理的单通道一维信号保存为.mat、.txt或.csv格式
2. 参数设置：根据需求调整EEMD噪声幅度（默认0.2倍标准差）、白噪声添加次数（默认100次）、IMF提取最大迭代次数（默认10次）
3. 执行分解：运行主程序，选择算法模式（EMD或EEMD）并导入信号数据
4. 结果分析：查看输出的IMF分量矩阵、残余趋势项和质量指标，可选生成分解过程可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 适用于Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了信号分解的核心处理流程，实现了数据导入与预处理、算法参数配置、EMD/EEMD分解执行、IMF分量提取与质量评估、结果可视化生成以及分解数据导出等完整功能链，为用户提供一站式的信号分解解决方案。