MATLAB二维经验模态分解(2D-EMD)信号处理系统

资 源 简 介

本项目实现了完整的二维经验模态分解算法，可对图像或空间数据进行多尺度分析，支持极值点检测与包络曲面拟合，提取不同尺度的本征模态函数。

详 情 说 明

基于MATLAB的二维经验模态分解（2D-EMD）信号处理与分析系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的二维经验模态分解（2D-EMD）算法系统，专门用于处理二维图像信号或空间数据的多尺度分解。系统能够将复杂的二维信号自适应地分解为不同尺度的本征模态函数分量，适用于灰度图像分析、地形高程数据处理、物理场数据分解等多种应用场景。

功能特性

• 完整的2D-EMD算法实现：包含极值点检测、包络曲面拟合、模态筛选等核心算法模块
• 多分辨率分解能力：自动提取多个尺度的二维本征模态函数（BIMF）
• 智能停止准则：支持基于标准差或能量阈值的模态筛选停止判断
• 全面的分析功能：提供残留分量分析、重构验证和误差评估
• 丰富的可视化模块：实时展示极值点分布、包络曲面、模态分量对比图
• 灵活的数据支持：兼容多种数据输入格式和输出保存选项

使用方法

数据输入

系统支持三种主要输入方式：

1. MAT数据文件：直接加载.mat文件中的二维矩阵
2. 图像文件：读取jpg、png、bmp等格式的灰度图像
3. 数值矩阵：直接在MATLAB工作空间中输入M×N数值矩阵

基本操作流程

1. 准备待分解的二维数据
2. 运行主程序启动分解过程
3. 设置分解参数（如停止准则阈值等）
4. 查看实时分解过程和结果可视化
5. 分析输出的BIMF分量和残留分量
6. 进行重构验证和误差分析

输出结果

• 多组二维本征模态函数（BIMF）矩阵
• 残留分量（Residue）矩阵
• 分解过程可视化图表
• 重构误差分析报告
• 可选的.mat数据文件和图像导出

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Image Processing Toolbox、Curve Fitting Toolbox
• 内存要求：建议4GB以上可用内存（取决于数据尺寸）
• 显示要求：支持图形显示功能

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括数据加载与预处理、二维极值点检测算法、包络曲面插值计算、本征模态函数筛选流程、多尺度分解执行控制、结果可视化展示以及分解数据导出管理等完整处理链路。该文件通过模块化设计实现了从原始数据输入到最终结果输出的全自动化处理，用户可通过参数调整来控制分解精度和停止条件。