MATLAB实现的经验模态分解（EMD）信号分析与预测系统

资 源 简 介

本项目提供基于EMD算法的MATLAB工具，用于自适应分解非线性、非平稳信号。系统支持信号去噪、IMF分量提取和趋势预测，适用于生物医学、金融等领域的时序数据分析。

详 情 说 明

基于经验模态分解（EMD）的信号去噪与预测分析系统

项目介绍

本项目实现了经验模态分解（EMD）算法，用于自适应分解非线性、非平稳信号。系统能够将输入信号分解为多个本征模态函数（IMF）分量，通过高频信号分离与趋势提取实现信号去噪、特征分析和非平稳时间序列预测。该系统适用于处理振动数据、语音信号、生物电信号等多种类型的实数值信号。

功能特性

• 信号分解：实现EMD核心算法，将输入信号自适应分解为多个IMF分量
• 信号去噪：基于高频IMF分量分离实现信号去噪，保留有效趋势信息
• 趋势预测：利用IMF分量进行非平稳时间序列的短期预测
• 可视化分析：提供信号分解、去噪效果和预测结果的可视化展示
• 质量评估：输出分解质量评估指标（能量占比、正交性指数等）
• 数据导出：支持分解结果和去噪信号的数值导出功能

使用方法

数据输入

• 支持.mat、.txt或.csv格式的单通道时间序列数据
• 数据要求包含至少100个采样点
• 支持实数值信号，特别是噪声叠加的非平稳信号

参数设置（可选）

• 分解层数上限：控制IMF分量的最大数量
• 筛分停止阈值：调节EMD分解的精度
• 边界处理模式：选择信号边界效应处理策略

输出结果

• IMF分量集合（数值矩阵 + 时序图）
• 去噪后信号与原始信号对比
• 趋势预测结果（未来若干点的预测值）
• 分解质量评估指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 至少4GB内存（处理长序列时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了整个系统的核心功能流程，包括信号数据的读取与预处理、经验模态分解算法的执行控制、本征模态函数分量的筛选与条件判断、基于高频分量分离的信号去噪处理、趋势提取与预测分析的计算实现、分解结果的可视化展示以及数值导出功能的协调管理。该文件作为系统的主要入口，提供了完整的信号处理分析 pipeline。