基于镜像延拓的EMD经验模式分解MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的EMD经验模式分解算法，通过镜像延拓技术有效抑制信号边界效应，适用于非线性、非平稳信号的分解与分析，提升信号处理的稳定性与准确性。

详 情 说 明

基于镜像延拓的EMD经验模式分解算法实现

项目介绍

本项目实现了经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)算法，专门针对信号处理中的非线性、非平稳数据分析需求。通过创新的镜像延拓技术有效处理边界效应，实现信号的平稳分解，能够自动识别信号中的本征模态函数，完成高质量的信号分解。

功能特性

• 自动IMF识别：智能识别信号中的本征模态函数(IMF)
• 边界优化处理：采用镜像延拓方法显著改善边界效应
• 完整筛分过程：实现完整的EMD筛分流程，提取多个IMF分量
• 残余分量提取：生成残余信号，完成信号全部分解
• 分解质量评估：提供正交性检验等分解质量指标

使用方法

输入参数

• 信号数据：一维时间序列信号（double型数组），支持任意长度实数序列
• 可选参数：筛分停止准则阈值、最大IMF分量数量

输出结果

• IMF分量矩阵（每列代表一个IMF分量）
• 残余信号（趋势项）
• 分解统计信息（极值点数量、筛分迭代次数）
• 分解质量指标（正交性检验结果）

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统
• 至少4GB内存（推荐8GB以上处理大型信号）

文件说明

主程序文件实现了EMD算法的核心功能，包括信号预处理、极值点检测与镜像延拓边界处理、三次样条插值计算包络线、本征模态函数的筛分迭代过程、分解停止准则判断以及结果输出与质量评估。该文件作为算法的主要入口，协调各功能模块完成完整的经验模式分解流程。