基于EMD的多域特征自适应提取MATLAB系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现基于经验模态分解(EMD)的非平稳信号特征提取框架，自动分解信号为IMF分量，并进行时域、频域和时频域的多维度特征计算，适用于非线性信号分析。

详 情 说 明

基于EMD的多域特征自适应提取系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的基于经验模态分解(EMD)的非平稳信号特征提取框架。系统能够自动将输入的非平稳信号分解为多个本征模态函数(IMF)，并对各IMF分量进行时域、频域和时频域的多维度特征提取。系统支持自适应分解层数确定、端点效应抑制，并提供特征可视化分析功能，为非平稳信号分析提供了一套完整的解决方案。

功能特性

• 自适应EMD分解：自动确定最优分解层数，确保IMF分量的物理意义明确
• 端点效应抑制：提供多种端点处理模式，有效抑制边界效应
• 多域特征提取：时域（均值、方差、峭度、偏度等）、频域（中心频率、带宽、功率谱密度等）、时频域（瞬时频率、Hilbert谱等）全面特征分析
• 智能可视化：提供原始信号与IMF分量对比图、特征分布雷达图、Hilbert谱时频分析图等多种可视化图表
• 参数可配置：支持分解层数设置、停止阈值参数、端点处理模式等灵活配置

使用方法

输入要求

• 信号格式：一维数值数组（单通道信号）
• 采样要求：等间隔采样
• 数据类型：支持double、single格式

基本调用

% 载入信号数据 signal = load('your_signal.mat');

% 使用默认参数进行EMD分解和特征提取 [imfs, features] = main(signal);

% 使用自定义参数 params.decomposition_level = 8; params.stop_threshold = 0.1; params.boundary_mode = 'mirror'; [imfs, features] = main(signal, params);

输出结果

1. IMF分量矩阵：N×M矩阵（N为信号长度，M为IMF数量），包含残余分量
2. 特征参数结构体：包含时域、频域、时频域多维特征
3. 可视化图表：自动生成分解过程和各种特征分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱（用于特征计算）
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

main.m文件作为系统的主入口和核心控制模块，实现了完整的信号处理流程控制，包括参数初始化与验证、EMD分解算法执行、多域特征提取计算、结果可视化生成以及输出数据格式化等功能。该文件整合了所有关键技术模块，确保系统各组件协调工作，为用户提供一站式的非平稳信号特征分析解决方案。