基于MATLAB的EMD工具箱：一维/二维信号经验模态分解与时频分析

资 源 简 介

本MATLAB工具箱实现了经验模态分解(EMD)算法，支持一维与二维非稳态信号的自适应分解。无需预设基函数，可直接处理机械振动、地震波等非线性信号，实现精准的模态参数识别和时频分析。

详 情 说 明

EMD工具箱实现与应用：一维/二维非稳态信号的时频分析与模态参数识别

项目介绍

本项目是一个基于经验模态分解（EMD）算法的信号处理工具箱，专注于一维及二维非稳态信号的自适应时频分解。通过数据驱动的信号模态分解技术，无需预设基函数即可实现对机械振动、地震波、气象数据等非平稳及非线性信号的时频特征提取。项目支持时频影像信息分析，并结合Hilbert-Huang变换进行模态参数识别与故障诊断应用。

功能特性

• 自适应模态分解：实现EMD核心算法（筛分过程与本征模态函数提取），支持一维时间序列与二维图像/时空信号的分解
• 多维信号处理：支持一维时间序列信号与二维时空信号/图像数据的处理
• 先进的时频分析：集成Hilbert变换实现Hilbert-Huang变换，生成时频分布图（Hilbert谱或边际谱）
• 模态参数识别：提供频率-能量分布分析、结构阻尼比估计等模态参数识别功能
• 二维特征可视化：实现二维分解结果的可视化展示，如纹理特征提取图

使用方法

1. 准备输入数据：支持.mat、.txt、.csv格式的一维时间序列数据，以及.jpg、.png等格式的二维图像数据
2. 运行主程序：调用主函数进行信号分解与分析
3. 查看输出结果：

- 分解得到的本征模态函数（IMF）分量（一维/二维） - 时频分布图（Hilbert谱或边际谱） - 模态参数识别结果 - 二维分解可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（用于二维信号处理）
• 信号处理工具箱（用于时频分析）

文件说明

主程序文件整合了EMD工具箱的核心功能，包括一维与二维经验模态分解算法的完整实现、筛分过程的迭代优化控制、本征模态函数的提取与筛选准则，以及Hilbert-Huang变换的时频分析流程。同时集成了多维信号的可视化模块，能够生成时频分布图、模态参数识别结果和二维分解特征图，并提供完整的参数配置接口供用户调整分解精度与输出格式。