MATLAB经验模态分解工具箱

资 源 简 介

本工具箱为MATLAB用户提供完整的经验模态分解工具集，包含基础EMD分解、EEMD改进算法以及希尔伯特谱分析功能。支持图形化界面操作和脚本调用，适用于信号处理与分析。

详 情 说 明

EMD工具箱 - 经验模态分解集成开发与学习环境

项目介绍

本工具箱为MATLAB用户提供一套完整的经验模态分解（EMD）工具集，集成了基础EMD分解算法、EEMD改进算法以及希尔伯特谱分析功能。工具箱采用模块化设计，支持图形化操作界面和脚本调用两种使用方式，内置信号处理、分解可视化、分量分析等实用功能。配套详细的示例程序和使用手册，帮助用户快速掌握EMD方法的原理和应用场景。

功能特性

• 核心算法完备：实现标准EMD算法及集成经验模态分解（EEMD）改进算法
• 希尔伯特-黄变换：完整的HHT分析流程，包括希尔伯特谱计算和时频分析
• 专业信号处理：内置边界延拓处理、极值点检测等关键预处理技术
• 双模式操作：提供直观的图形用户界面和灵活的脚本编程接口
• 全面可视化：支持IMF分量图示、时频谱分析、统计特性展示等多种图形输出
• 结果导出完善：支持分解结果、分析报告和图形的多格式导出功能

使用方法

图形界面模式

运行主程序即可启动GUI界面，通过可视化操作完成信号加载、参数设置、分解执行和结果查看。

脚本调用模式

在MATLAB命令窗口或脚本中调用相关函数，实现批处理和高級自定义分析：

% 示例：EMD分解基本流程 imfs = emd(signal); % 执行EMD分解 hht(imfs); % 希尔伯特谱分析 plot_imfs(imfs); % 绘制IMF分量

快速开始

1. 将工具箱文件夹添加到MATLAB路径
2. 运行示例脚本了解基本功能
3. 参考用户手册掌握高级应用技巧

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016a或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形显示

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能架构，实现了用户交互界面的初始化与调度管理，提供信号数据导入、算法参数配置、分解过程执行控制、结果可视化展示以及分析报告生成等关键操作的一体化集成环境。