MATLAB实现经验模态分解信号分析与模态提取算法

资 源 简 介

该项目提供完整的经验模态分解MATLAB实现，适用于非平稳和非线性信号分析。通过边界处理、包络拟合和模态迭代筛选，自适应提取信号的固有模态函数与残余分量，支持精准的信号分解需求。

详 情 说 明

基于经验模态分解的信号分析与模态提取

项目介绍

本项目实现完整的经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）算法，专门用于处理非平稳、非线性信号的自适应分解。通过先进的信号处理技术，能够将复杂信号分解为一系列具有物理意义的固有模态函数（IMF），为信号分析、故障诊断和特征提取提供有效的工具。

功能特性

• 自适应信号分解：基于数据本身特性进行分解，无需预设基函数
• 完整EMD流程：包含边界处理、极值点提取、包络线拟合、IMF筛选等完整步骤
• 灵活的终止条件：支持最大IMF数量、筛选迭代次数阈值等多种终止判断标准
• 全面的可视化分析：提供多模态分量时频特性图表和收敛性分析报告
• 质量控制机制：包含重构误差分析和分解过程收敛性评估

使用方法

1. 准备输入信号：提供一维时间序列信号数据
2. 设置参数：可选配置采样频率、分解终止条件、信号预处理选项
3. 执行分解：运行主程序进行EMD分解计算
4. 分析结果：获取IMF分量矩阵、残余分量序列及各类分析图表

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 信号处理工具箱（推荐）
• 至少4GB内存（处理大型数据集时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了经验模态分解的核心算法流程，包括信号边界效应的特殊处理、极值点的高效检测与定位、基于三次样条插值的上下包络线精确拟合、固有模态函数的迭代筛选过程、分解终止条件的智能判断以及多模态分量的可视化展示功能。该文件整合了完整的EMD计算链条，确保分解结果的准确性和可靠性。