很多同学留言要EMD的代码，这篇文章就写一下吧。一、使用MATLAB自带函数如果你的MATLAB版本是2018a及更新版本，那么是可以直接调用emd函数的。以下代码在MATLAB2019a中编写，未在其他版本中测试。load('sinusoidalSignalExampleData.mat','X','fs') %载入数据
t = (0:length(X)-1)/fs;
plot(t,X)
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2024-03-25 12:51:09
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重头戏来了。在以往的应用经验里，VMD方法在众多模态分解方法中可以说是非常好的。从催更力度上看，这个方法也是格外受关注。笔者决定加快进度快一些写完这个方法，十月份了有些同学要开始做毕设，希望这篇文能帮上忙。1. VMD（变分模态分解）的概念VMD（Variational Mode Decomposition）即变分模态分解，与2014年由Dragomiretskiy[1]等人提出，虽然它也叫模态分
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2024-05-07 21:26:01
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1、M = max(A)描述：返回向量 A 中的最大值，如果 A 为矩阵，则返回每列的最大值组成的行向量。参数：A 是待求最大值的向量或矩阵。输出：M 是向量 A 中的最大值行向量，如果 A 为矩阵，则返回每列的最大值组成的行向量。示例：M = max([1 2 3 4 5])
% 返回 52、M = max(A,[],dim)描述：返回矩阵 A 中指定维度 dim 的最大值组成的向量。参数
缩写为CEEMD的方法其实不止一种，包括互补集合经验模态分解方法[1]（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,2010）和完全集合经验模态分解方法[2]（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition,2011）。本文中所探讨的是上述第一种方法。1. CEEMD（互补集合经验模态分解）的
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2024-05-13 16:53:16
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近日来为了对所研究的对象进行建模分析，开始了matlab这款工具软件的学习。此前的本科课堂上也教授过它的使用，所以很容易就可上手操作，但是真正应用它去实现基本的应用例程时，遇到的困难没有成堆也有那么一箩筐。下面就来把这两天来困扰我的“embeddedmatlab funtion”模块使用方法梳理一遍。模块说明：“embedded matlabfuntion”是simulink中用户自定义类的模块，
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2024-05-07 10:47:06
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一、概念法国中央科学研究院和美国RICE大学共同开发了时频分析工具箱（matlab emd） 是一款非常好用的时频分析计算工具，它是分析时变非平稳信号的有力工具，matlab 时频分析工具箱提供了时间域与频率域的联合分布信息，清楚地描述了信号频率随时间变化的关系。 其中主要含有四种函数：信号产生函数，可以产生不停类型的信号，如Chirp信号，bpsk信号等。时频分析函数，可以计算线性、Cohen类
下面的是matlab的EMD的不带端点延拓的分解程序代码，07新出来的包含复数的emd函数(端点视作极值点)function [imf,ort,nbits] = emd3(varargin)
[x,t,sd,sd2,tol,MODE_COMPLEX,ndirs,display_sifting,sdt,sd2t,r,imf,k,nbit,NbIt,MAXITERATIONS,FIXE,FIXE_H,
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2024-05-13 12:59:21
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一、CP分解（CANDECAMP/PARAFAC） 这是较为古老的一种张量分解方法。最早的研究历史可以追溯到1927年。在上一节，学习向量乘积的时候，我们看到两个向量外积产生一个矩阵。我们可以推断出，三个向量做外积得出一个三维张量（其实是一种extension）。 数学上，我们可以用以下公式表示：我们可以将三个向量的外积结果以张量的三种矩阵化形式写出：matlab实例程序如下我们都知道，矩阵的秩是
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2024-09-03 08:57:56
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Matlab调用物性计算是仿真工程中常见的问题。在64位环境下的调用稍有不同，在使用中，需要掌握物性函数必要的使用技巧。(所用到的文件在本人上传的资源页打包好了，下载解压 就可以直接运行一、matlab 调用必备的程序工具1、matlab2、refprop（9或9.1）安装包均可3、refpropm.m 和rp_proto64.m(这个文件是为了转化dll的数据型使其在64位平台上可使用4、REF
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2024-06-23 23:21:45
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% EMD 计算经验模式分解%%% 语法%%% IMF = EMD(X)% IMF = EMD(X,...,'Option_name',Option_value,...)% IMF = EMD(X,OPT
原创
2022-10-10 16:05:30
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学习笔记记录 文章目录学习笔记记录一、EEMD？二、EEMD的编程实现1.EMD和EEMD的对比2.工具解释总结 EEMD、VMD等类似于EMD分解方法的信号分解方法。“类EMD”方法. 我们总是希望把一个信号写成一系列的子信号的组合，然后加上一个性质不同的信号，所谓的残差信号或者剩余信号。一、EEMD？ 为什么要提出EEMD? 解决EMD方法中的模态混叠现象。说到模态混叠，顾名思义就
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2024-05-10 13:55:36
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所有的工作都是基于matlab 2010版本。一.对embedded matlab function的简要介绍 Embedded MATLABFunction模块位于Simulink/User-Defined Functions模块库中。该模块工作于matlab语言的一个子集（称为 embedded matlab subset，不在此
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2024-03-05 19:04:31
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目录1. 前言2. 实验模型3. 可能的解释1. 前言 在上一篇博客Matlab/Simulink自动生成C代码实验(基于一个简单信号滤波例子)中基于一个简单的信号滤波的例子做了利用Simulink Coder和Embedded Coder生成C代码的例子。
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2024-03-17 14:40:09
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不调用matlab自带emd(x)函数，将其内容简化为如下部分EMD分解基础步骤可以参见：[意念回复：经验模态分解（EMD）]()原始程序为百度搜索，结合ChatGPT后给出相应注释。% EMD分解程序
% 日期：2023.06.07
% 注释：调用子程序EMD分解基本结构（原始文件来源未知，根据内容添加注释）
clear all
% 定义输入信号
Ts = (1/512);
Fs = 1/Ts
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2024-01-23 21:46:50
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本文对构造的信号与实际的信号分别进行EMD分解得到IMFs
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2023-02-02 08:42:45
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在专栏之前的文章里对EMD进行了一系列的介绍。在实际中也见到不少同学将该方法应用于各个领域，除了博主研究的故障诊断方向，还有用作去噪、图像处理以及金融分析的。同时也不断有同学想了解诸如EEMD、VMD等类似于EMD分解方法的信号分解方法。所以从今天开始，准备梳理一下各种“类EMD”方法，帮助准备研究这个方向的同学们理一理头绪。关于为何要进行信号分离研究，有一篇讲的很好的文章[1]，不
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2024-08-23 17:37:44
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来帮忙填坑了。今天接着之前讲过的EEMD和CEEMD，来介绍一下“类EMD”分解方法的第三篇。1. CEEMDAN（自适应噪声完备集合经验模态分解）的概念CEEMDAN[1]（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）的中文名称是自适应噪声完备集合经验模态分解，要注意这个方法并不是在CEEMD方法上改进而来
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2024-05-07 14:54:38
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# 如何在R语言中使用EMD包：详细指南
## 引言
经验丰富的开发者通常会使用各种工具来处理和分析数据，而在时间序列分析中，经验模态分解（EMD）是一种非常有效的方法。在R语言中，我们可以利用`EMD`包来实现这一算法。本文将为你提供使用`EMD`包的详细步骤以及代码示例，旨在帮助初学者掌握它的基本用法。
## 流程概述
在使用`EMD`包之前，我们需要明白整个流程。下面是一个简单的流程
本文研究通过Matlab函数导入DBC文件的方法，并根据博主自己的工作经验描述DBC文件中的属性信息。 文章目录1 问题引入2 导入DBC示例3 DBC中的一些注意点3.1 节点（Nodes）3.2 帧（Messages）3.2.1 帧ID3.2.2 标准帧和扩展帧3.2.3 DLC3.3 信号（Signals）3.3.1 startbit & length属性3.3.2 factor &
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2024-04-22 07:20:24
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Non-Local Means算法是一种经典的图像降噪算法，它的基本思想是通过比较图像中不同位置的像素之间的相似性来进行降噪。Matlab是一种功能强大的数值计算软件，提供了多种用于图像处理的工具和函数，可以方便地实现Non-Local Means算法。 实现步骤1. 读取图像2. 添加高斯噪声3. 设置参数4. 计算相似性权重5. 进行滤波6. 显示结果7. 简单代码实现8. 总结 1. 读取图
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2024-05-02 17:47:32
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