MATLAB实现经验模态分解(EMD)的信号分析与去噪系统

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB经验模态分解实现，支持信号自适应分解为IMF分量，有效分离高频噪声实现信号降噪，适用于非线性非平稳信号的趋势分析与处理。

详 情 说 明

基于经验模态分解（EMD）的信号去噪与趋势分析系统

项目介绍

本项目实现了完整的经验模态分解（EMD）算法，专门针对非线性、非平稳信号处理需求。系统能够自适应地将复杂信号分解为不同频率尺度的本征模态函数（IMF）分量，从而实现信号的去噪处理和趋势分析。通过极值点检测与三次样条插值技术，结合IMF筛选准则，确保分解过程的准确性和可靠性。

功能特性

• 自适应信号分解：自动将非线性、非平稳信号分解为多个IMF分量
• 信号去噪处理：通过分离高频噪声分量实现有效的信号降噪
• 趋势分析：精确提取信号的长期趋势分量
• 信号重构：支持选择特定IMF分量进行灵活的信号重构
• 可视化分析：提供完整的信号分解过程和各IMF分量的时频分析图形展示

使用方法

输入参数

• 数据输入：支持一维时间序列数据（.mat格式或.csv格式）
• 采样频率：可选参数，默认自动识别
• 分解层数：可选控制参数，默认自适应分解
• 筛选阈值：可选参数，用于控制IMF分解精度

输出结果

• IMF分量矩阵：包含所有分解得到的本征模态函数
• 残余分量：信号的长期趋势项
• 去噪后信号：去除高频噪声分量后的重构信号
• 分解过程指标：包括分解层数、各IMF中心频率等统计信息
• 可视化图表：原始信号、各IMF分量、残余分量的时域波形图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 适用于Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能实现，包括信号数据的读取与预处理、经验模态分解算法的执行、本征模态函数的筛选与验证、信号去噪与重构处理、趋势分量提取以及结果可视化展示。该文件提供了完整的处理流程，用户可通过调整参数配置来满足不同的信号分析需求。