基于EMD算法的非平稳信号分析MATLAB工具箱

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了经验模式分解（EMD）算法，可自适应分解非平稳非线性信号为若干本征模态函数（IMF），适用于信号去噪、特征提取与故障诊断等应用场景，代码结构清晰且附带示例数据。

详 情 说 明

经验模式分解的非平稳信号分析与处理系统

项目介绍

本项目实现经验模式分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）算法，适用于非平稳、非线性信号的分解与特征提取。系统能够将任意复杂信号自适应地分解为一组本征模态函数（IMF），并提取信号的局部频率与振幅特征。支持信号可视化、IMF分量分析、希尔伯特谱计算及模态混叠抑制功能，适用于生物医学信号、机械振动信号、金融时间序列等多领域数据分析。

功能特性

• 自适应信号分解：实现EMD核心算法，将信号分解为有限个本征模态函数(IMF)
• 模态混叠抑制：优化的筛分停止准则，有效抑制模态混叠现象
• 时频分析：基于希尔伯特-黄变换(HHT)的时频分布分析
• 多格式支持：支持.mat、.txt、.csv格式的一维时间序列数据输入
• 可视化分析：提供信号分解过程、IMF分量、希尔伯特谱的图形化展示

使用方法

1. 数据准备：准备单通道实数信号数据（如ECG、振动加速度、股价序列等）
2. 参数设置：设置筛分停止准则阈值、最大IMF分量数量等可选参数
3. 执行分解：运行主程序进行EMD分解
4. 结果分析：查看输出的IMF分量矩阵、残差信号、希尔伯特谱等结果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存：建议≥4GB（根据信号长度调整）
• 存储空间：≥500MB可用空间

文件说明

main.m文件作为项目主程序，实现了完整的信号处理流程。主要包括数据加载与预处理、经验模式分解核心算法执行、模态混叠抑制处理、希尔伯特-黄变换计算、结果可视化展示以及分解质量评估报告生成等功能模块。程序集成了信号分解的全套流程，能够自动完成从原始信号输入到时频分析结果输出的完整处理链条。