MATLAB实现的ITD信号模态分解系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了ITD信号分解算法，适用于非平稳、非线性信号的自适应模态分解。通过提取局部极值点构建基线信号，可有效分离信号中的不同时间尺度成分，适用于生物医学、机械振动等领域的信号分析。

详 情 说 明

基于ITD方法的信号模态分解系统

项目介绍

本项目实现了基于ITD（Intrinsic Time-scale Decomposition，本征时间尺度分解）的信号模态分解算法。该算法能够对非平稳、非线性信号进行完全自适应分解，通过检测信号的局部极值点并构建基线信号，逐步提取信号中的固有旋转分量（PRCs）。ITD方法完全由数据驱动，无需预设基函数，在生物医学信号分析、机械振动信号处理等复杂信号分析领域具有重要应用价值。

功能特性

• 自适应分解：无需预设基函数，完全由数据驱动进行信号分解
• 多格式支持：支持.txt、.mat、.csv等格式的一维时序信号数据输入
• 参数可配置：可设置最大分解层数、收敛阈值等分解参数
• 结果可视化：提供分解过程的可视化图表，包括原始信号、各分量时域图和频谱图
• 质量评估：输出分解质量评估指标，如能量占比、正交性指数等

使用方法

输入数据

1. 信号数据：一维时序信号数据文件（支持.txt、.mat、.csv格式）
2. 采样频率：信号的采样频率（单位：Hz）
3. 分解参数（可选设置）：

- 最大分解层数 - 收敛阈值

输出结果

1. 分解结果：多个固有旋转分量（PRC）矩阵
2. 残差信号：分解后的残差信号
3. 可视化图表：

- 原始信号图 - 各分量时域图 - 频谱分析图

1. 质量评估：

- 能量占比分析 - 正交性指数评估

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 信号处理工具箱

硬件要求

• 内存：4GB以上（建议8GB）
• 硬盘空间：1GB以上可用空间

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，集成了信号分解的核心处理流程。其主要功能包括信号数据的读取与预处理、极值点检测与基线构造、ITD分解算法执行、分解结果的可视化展示以及分解质量的评估分析。通过调用相应的功能模块，实现了从信号输入到分解结果输出的完整处理链。