MATLAB实现的EMD信号处理与仿真分析平台

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供经验模态分解（EMD）的完整解决方案，支持多模态信号（如地震波、生物医学信号）的自适应分解和本征模态函数（IMF）的自动提取，助力法国研究人员高效开展信号分析。

详 情 说 明

基于经验模态分解（EMD）的法国信号处理与仿真分析平台

项目介绍

本项目为法国研究人员与工程师开发了一套完整的经验模态分析（EMD）应用平台。系统集成了自适应信号分解、希尔伯特-黄变换（HHT）频谱分析、典型法国应用场景仿真等功能，支持对地震波、生物医学信号、机械振动等多模态信号进行精细化处理与分析。平台特别针对法国本土应用需求，内置巴黎地铁振动分析、风力发电机组监测等特色案例库，为工程实践与科学研究提供有力工具。

功能特性

• 多模态信号自适应分解：支持机械振动、生物信号、地震波等一维时间序列的EMD分解
• 本征模态函数（IMF）自动提取：提供IMF分量可视化与特征分析
• 希尔伯特-黄变换分析：实现希尔伯特频谱计算和时频分布可视化
• 法国特色案例库：包含巴黎地铁振动、风力发电机监测等本土化仿真场景
• 噪声鲁棒性测试：提供加噪信号分解与重构误差分析功能
• 质量评估体系：输出正交性指数、能量守恒率等分解质量指标

使用方法

1. 数据准备：准备.mat或.csv格式的时间序列数据，设置采样频率参数
2. 参数配置：指定信号类型，设置IMF数量阈值、停止准则等分解参数
3. 执行分析：运行主处理程序，系统自动完成信号分解与频谱分析
4. 结果查看：查看IMF分量图、希尔伯特频谱图、重构误差报告等输出结果
5. 案例仿真：选择法国应用场景，输入特定参数进行专项仿真分析

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 至少4GB内存（处理长序列建议8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了平台的核心处理流程，包括信号数据读取与预处理、经验模态分解执行控制、本征模态函数分量提取与可视化、希尔伯特-黄变换频谱分析计算、应用场景仿真案例调用、信号重构与误差分析以及分解质量指标评估与报告生成等功能模块。