基于经验模态分解(EMD)的MATLAB信号处理工具箱

资 源 简 介

本项目实现2007年最新改良的EMD算法，专门针对非线性、非平稳信号进行自适应分解。通过自动识别局部极值点和优化筛选过程，显著提升了分解效率和稳定性，为信号分析提供可靠工具。

详 情 说 明

经验模态分解(EMD)算法MATLAB实现

项目介绍

本项目基于2007年4月最新版的EMD算法，实现了Huang等人提出的经验模态分解方法的改良版本。该算法专门针对非线性、非平稳信号进行自适应分解，通过改进的端点处理和筛分停止准则，显著提升了分解的稳定性和准确性。

功能特性

• 自适应信号分解：自动识别信号局部特征，无需预设基函数
• 改进的端点处理：有效抑制边界效应，提高分解质量
• 多分辨率分析：实现信号从高频到低频的多尺度分解
• 智能停止准则：根据信号特性自适应确定筛分次数
• 质量评估体系：提供正交性指标、能量守恒指标等量化评估参数

使用方法

基本调用

% 输入一维时间序列信号 signal = your_signal_data;

% 执行EMD分解 [imfs, residual, parameters] = main(signal);

高级参数设置

% 指定采样频率和分解参数 fs = 1000; % 采样频率 max_imf = 10; % 最大IMF分量数 max_sift = 20; % 最大筛分次数

% 带参数调用 [imfs, residual, parameters] = main(signal, fs, max_sift, max_imf);

结果分析

% 查看分解结果 imfs_matrix = imfs; % IMF分量矩阵 residual_signal = residual; % 残余分量 metrics = parameters.metrics; % 质量评估指标

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 信号处理工具箱（推荐）
• 支持Windows/Linux/MacOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了完整的EMD分解流程，包括信号极值点检测、上下包络线构造、筛分迭代控制、IMF分量提取和分解质量评估等核心功能。该文件通过三次样条插值技术构建信号包络线，采用自适应停止准则控制筛分过程，并提供多种参数配置选项以满足不同信号处理需求。