MATLAB EMD工具箱 | 经验模态分解算法实现与教学示例集

资 源 简 介

本工具箱提供完整的经验模态分解（EMD）实现，包含信号分解/重构、端点效应处理、IMF提取可视化和希尔伯特-黄变换分析功能。适用于非平稳信号处理研究，配有详细教学示例帮助快速上手。

详 情 说 明

MATLAB EMD工具箱与教学示例集

项目介绍

本工具箱是一个功能完整的经验模态分解（Empirical Mode Decomposition）MATLAB实现，集成了核心算法与丰富的教学示例。工具箱专注于非线性非平稳信号分析，提供从基础分解到高级时频分析的全套解决方案，特别适合信号处理初学者和研究人员使用。

功能特性

• 核心EMD算法：实现标准筛选过程，包含端点效应抑制处理
• 多模态可视化：IMF分量提取与动态分解过程展示
• 希尔伯特-黄变换：完整的时频分析能力（瞬时频率、希尔伯特谱、边际谱）
• 智能案例系统：内置10+典型信号示例（机械振动、生物医学、合成信号等）
• 教学质量保障：分解质量评估指标（正交性检验、能量守恒验证）
• 交互式学习：初学者引导模式，逐步演示EMD分解全过程
• 灵活数据支持：支持.mat、txt、csv等多种数据格式导入

使用方法

1. 数据准备：将待分析信号保存为.mat文件或文本格式，或使用内置信号生成器
2. 参数设置：根据需要调整筛选迭代次数、容差系数等分解参数
3. 执行分解：运行主程序，工具箱将自动完成信号分解与结果可视化
4. 结果分析：查看IMF分量、时频图谱，并获取分解质量报告

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 信号处理工具箱（推荐）
• 至少2GB可用内存（针对长序列信号分析）

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能模块，包括信号预处理、经验模态分解执行流程、模态分量管理、时频分析计算以及结果可视化生成。该文件通过模块化设计实现了完整的EMD分析管道，提供从数据输入到质量评估的一站式解决方案，同时支持交互式参数配置与教学演示模式。