基于经验模式分解（EMD）的MATLAB信号分析与处理系统

资 源 简 介

本项目实现了完整的EMD算法，能够对一维信号进行自适应分解，提取本征模态函数（IMF）分量。系统集成了端点效应处理和自适应筛分停止准则，并支持结果可视化，适合信号分析与科研应用。

详 情 说 明

基于经验模式分解（EMD）的信号分析与处理系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的经验模式分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）信号分析与处理系统。EMD是一种自适应信号处理方法，能够将复杂的一维时间序列信号分解为若干个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMF）分量。系统通过三次样条插值拟合信号的上下包络线，结合自适应筛分算法，实现对非线性、非平稳信号的准确分解，为后续的时频分析和特征提取提供基础。

功能特性

• 完整的EMD算法实现：实现从信号预处理到IMF分量提取的全流程
• 自适应端点效应处理：有效抑制边界效应，提高分解精度
• 可配置筛分参数：支持自定义筛分停止阈值和最大迭代次数
• 多格式数据支持：兼容.mat、.txt、.csv等多种数据格式输入
• 丰富的可视化输出：提供IMF分量时域波形、希尔伯特谱、收敛曲线等分析图表
• 希尔伯特谱分析：基于IMF分量的时频分析功能

使用方法

1. 准备输入数据：将待分析的一维时间序列数据保存为.mat、.txt或.csv格式
2. 配置分析参数：

- 设置筛分停止阈值（默认0.2） - 设置最大筛分迭代次数（默认10） - 指定信号采样频率（用于横坐标显示）

1. 运行分析程序：执行主程序开始信号分解过程
2. 查看分析结果：

- IMF分量矩阵（N×M数组） - 残余分量信号 - 希尔伯特谱分析结果 - 分解过程收敛曲线 - 各IMF分量的时频域可视化图表

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（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括信号数据读取与预处理、经验模式分解算法执行、端点效应处理、筛分停止准则判断、本征模态函数分量提取、残余信号计算、希尔伯特变换分析以及分解结果的可视化展示。该文件通过调用相应的功能模块，完成从原始信号输入到最终分析结果输出的完整处理流程。