emd的MATLAB工具箱!基于经验模态分解的工具箱

一、心电信号的噪声特点 （1）由于电源磁场作用于心电图机与人体之间的环形电路所致的50 Hz/ 60 Hz 工频干扰; （2）由于病人肌肉紧张产生的肌电干扰; （3）由于病人呼吸运动或者由电极—电极—皮肤之间界面阻抗所致的频响,一般小于1 Hz 的基线漂移； 这些噪声干扰与心电信号混杂,引起心电信号的畸变,使整个心电信号波形模糊不清,对随后的信号分析处理,尤其是计算机自动识别诊断造成误判和漏判,因此,心电信号的消噪有重要的意义。

包含EMD的各种函数，大家有兴趣的话，可以参考一下！

EEMD Matlab代码最初来自 由于新的Matlab 2019b没有eemd，因此需要eemd。 非常感谢老板。 使用EMD去噪ECG 这些MATLAB代码是基于CEEMDAN的ECG去噪技术的实现，该技术基于以下指导的文献。 这是孟买IIT的一个学期研究项目的一部分。 main_HF_2008c326.m：这是基于2008年论文使用CEEMDAN消除高频噪声的主文件。 main_BW_2015c2.m：这是使用基于2015年论文的CEEMDAN消除Baseline Wander信号的主文件。 main_HF_2012c89.m：这是主要文件，但根据2012年论文，该文件未能成功消除高频噪声。 其他所有“ .m”文件不是最终代码，都是上面列出的主文件的支持代码。 所有三篇论文均附有提供CEEMDAN方法的论文（2014年论文）

将db小波设定不同的尺度，不同的db小波，处理构造的加噪信号，输出去噪前后的对比波形图，和信噪比，并将信噪比存储，可导出到excel中。

emd 和 eemd 的MATLAB源程序，供大家参考学习了

本文采用经验模式分解（EMD）和BP_AdaBoost神经网络对油价进行建模。 基于这两种方法的优势，我们通过使用它们来预测油价。 在一定程度上有效地提高了短期价格预测的准确性。 将该模型的预测结果与ARIMA模型，BP神经网络和EMD-BP组合模型的结果进行比较。 实验结果表明，EMD和BP_AdaBoost模型的均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE），平均绝对百分比误差（MAPE）和Theil不等式（U）均低于其他模型，并且组合模型具有更好的预测精度。

针对低信噪比信号的去噪问题，提出了一种基于经验模态分解的小波阈值去噪方法，并与小波变换去噪法的效果相比较。试验结果证明，当信号的信噪比较小时，基于经验模态分解的小波阈值去噪效果是相当有效和稳定的，为研究环境脉动下结构的输出信号去噪处理提供了新的手段。

1、下载后解压放在matlab的toolbox工作路径下package_emd文件夹。 2、打开matlab，选择File- Set Path- Add with Subfolders-你刚才下载的工具箱（package_emd）点进去- Save- Close。 3、此时选择work下package_emd文件夹作为工作路径，即是C:\Program Files\MATLAB\R2010a\toolbox\package_emd。 4、在Command Window里面输入mex -setup回车，问是否选择已有的编译器你选y回车，再问选择哪个编译器，你可以选择C++的那个选择相应的编号（如 2）回车，然后让你核对是否选择对了编译器等等，你输入y回车。就安装成功了。

利用小波去噪的原理，小波matlab程序及仿真图