完整的EMD分解全过程，有Hilbert谱和边际谱

2011-3-5 20:44| 发布者: FtpAdmin| 查看: 3173| 评论: 0|来自: 振动论坛

摘要: %示例程序 N=1000; n=1:N; fs=1000; t=n/fs; fx=10; fy=50; x=cos(2*pi*fx*t); y=10*cos(2*pi*fy*t); z=x+y; data=z; imf=emd(data); %对输入信号进行EMD分解 =hhspectrum(imf); %对IMF分量 ...

%示例程序
N=1000;
n=1:N;
fs=1000;
t=n/fs;
fx=10;
fy=50;
x=cos(2*pi*fx*t);
y=10*cos(2*pi*fy*t);
z=x+y;
data=z;
imf=emd(data);                      %对输入信号进行EMD分解
[A,f,t]=hhspectrum(imf);          %对IMF分量求取瞬时频率与振幅：A：是每个IMF的振幅向量,f:每个IMF对应的瞬时频率，t：时间序列号
[E,t,Cenf]=toimage(A,f);          %将每个IMF信号合成求取Hilbert谱，E：对应的振幅值，Cenf：每个网格对应的中心频率  这里横轴为时间，纵轴为频率
                                                %即时频图(用颜色表示第三维值的大小)和三维图（三维坐标系：时间，中心频率，振幅）
cemd_visu(data,1:length(data),imf); %显示每个IMF分量及残余信号--------------------------------------------
disp_hhs(E);                         %希尔伯特谱----------------------------------------------------------
%画出边际谱
%N=length(Cenf);%设置频率点数 %完全从理论公式出发。网格化后中心频率很重要，大家从连续数据变为离散的角度去思考，相信应该很容易理解
for k=1:size(E,1)
bjp(k)=sum(E(k,:))*1/fs;
end
figure(3);
plot(Cenf(1,:)*fs,bjp);  % 作边际谱图进行求取Hilbert谱时频率已经被抽样成具有一定窗长的离散频率，所以此时的频率轴已经是中心频率
xlabel('频率 / Hz');
ylabel('幅值');

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