基于EMD的信号分析与处理MATLAB项目

资 源 简 介

本项目实现经验模态分解(EMD)算法，可自适应分解信号为多个本征模态函数(IMF)，支持信号降噪、多频带特征提取和趋势分析。提供直观的数据可视化界面，适用于生物医学、地震信号等多种数据类型处理。

详 情 说 明

基于经验模态分解（EMD）的信号分析与处理系统

项目介绍

本项目实现了一个基于经验模态分解（EMD）的信号分析与处理系统。系统能够对复杂的一维时间序列信号进行自适应的多尺度分解，将其分解为一系列本征模态函数（IMF），适用于信号降噪、特征提取、趋势分析等多种应用场景。系统集成了希尔伯特-黄变换和端点效应处理技术，确保分解过程的稳定性和准确性。

功能特性

• 自适应信号分解：采用EMD算法自动将信号分解为多个IMF分量
• 多频带特征提取：从分解得到的IMF分量中提取不同频带的信号特征
• 信号处理应用：支持信号降噪、趋势分析、特征识别等应用
• 数据可视化：提供各IMF分量的时域图、频谱图等可视化展示
• 参数可配置：支持采样频率设置、分解层数控制等参数调整
• 鲁棒性处理：集成端点效应处理技术，提高分解质量

使用方法

基本输入参数

• 信号数据：一维时间序列信号（向量格式）
• 采样频率：可选参数，标量值，默认值为1
• 分解层数：可选参数，整数值，默认系统自动计算

输出结果

• IMF分量矩阵：二维数组，每行代表一个分解得到的IMF分量
• 残余趋势分量：一维向量，表示信号的长期趋势
• 分解状态指标：包含分解迭代次数、收敛情况等信息
• 可视化图形：可选输出各IMF分量的时域和频域分析图

基本调用示例

% 加载或生成信号数据 signal = ...; % 输入信号向量

% 调用主函数进行分析 [imfs, residue, status] = main(signal, 'SamplingFrequency', 1000, 'MaxIMF', 10);

% 查看分解结果和状态信息 disp(status);

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括信号预处理、经验模态分解算法执行、端点效应处理、希尔伯特谱分析以及结果可视化。它负责协调整个分解流程，从信号输入到最终结果输出，确保分解过程的准确性和稳定性，同时提供多种分析结果的可视化展示。