EEMD Matlab代码原始副本来自 需要emd_eemd部分 ceced部分可能直接来自MaríaEugenia Torres或Patric Flandrin。 宣告 由于没有matlab许可证和项目迁移，因此不再提供对matlab代码的支持。 我强烈建议您安装免费软件，并为 博士代码 r和matlab代码（仅适用于EMD / EEMD），数据集，我的phd研究2011-2015的已发表论文 这包括： AdaBoost：adaboost函数 adaboostM1：分类 adaboostM2：分类 adaboostR2：回归 adaboostRPlus：回归 adaboostRT：回归 大幅提高误差范围：回归 CIEL2013：IEEE关于集合学习的计算智能国际研讨会 CIEL2014：IEEE关于集合学习的计算智能国际研讨会 FUZZ2013：IEEE国际模糊系统专题讨论会 JPEE2014：《动力与能源工程》杂志 方法：一些机器学习方法 有马 丹尼斯 知识网络 人工神经网络 射频 支持向量机 杂项：其他功能 交叉验证 离群值 前处理 后期处理 TNNLS2015：IEEE tra

oad leleccum; index = 1:1024; x = leleccum(index); %产生噪声信号 init = 2055615866; randn('seed',init); nx = x + 18*randn(size(x)); %获取消噪的阈值 [thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',nx); %对信号进行消噪

去噪声代码matlab 使用EMD去噪ECG 这些MATLAB代码是基于CEEMDAN的ECG去噪技术的实现，该技术基于下面提到的文献。 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：这是根据2012年论文在消除高频噪声方面失败的主文件。 其他所有“ .m”文件不是最终代码就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）

为了准确地提取出结构光测量中变形条纹的瞬时相位，需对变形条纹图像进行滤波。在OWT_SURE_LET小波去噪的基础上，用冗余小波代替正交小波，用DB8小波代替Sym8小波，利用一个六变量的收缩函数代替四变量的收缩函数，提出了一种改进的SWT_SURE_LET小波滤波算法，该算法速度快、稳健性强。峰值信噪比和相位均方根值提取精度两个指标表明，无论何种类型的变形条纹，无论变形条纹的载频怎么变化，改进算法都是有效的。和其他经典的及最新的去噪算法相比，改进后的算法具有最好的结果和稳健性。

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。

小波变换降噪技术及其在Matlab中的实现,：对信号进行小波分解；小波分解高频系数的域值量化；信号重组。

tftb工具箱0.2版本+emd工具箱，希望有积分的可以赏积分（本人每次下载都为积分所囧），哎，没有的请用下面百度云链接下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/1uMIFhumACkLedoercuMQJw 密码：b04y

摘要：经验模态分解（EMD）的一个关键问题是改善端点效应。目前工程上已经提出了多种处理方法。在此对端点镜像方法、多项式拟合法、极值延拓法、平行延拓法和边界局部特征尺度延拓法等5种方法进行对比研究，利用分解信号与原信号的相似系数、分解信号与原信号的平均相对误差以及算法的运行时间作为端点处理方法的评价指标。仿真结果表明，极值延拓法是处理准周期信号的相对较好的EMD端点效应处理方法。 　　0 引言 　　1998 年，Huang 等人提出了一种新的信号处理方法：经验模态分解方法（Empirical Mode Decomposition,EMD）。它用不同特征尺度的数据序列本征模函数（Intrins

摘要：本文分析了传统滤波器方法在处理非平稳信号时的缺点，研究了小波去噪的原理和方法，研究了利用LabVIEW 和Matlab混合编程的方法，将LabVIEW完美的图形编程技术和Matlab强大的的数学解算功能结合起来，实现了小波降噪的数学建模和信号图像显示。通过对振动冲击信号的滤波处理，表明了小波降噪方法在处理非平稳信号时的有效性。 　　0 引言 　　信号降噪是信号处理领域的经典问题之一。传统的降噪方法主要包括线性滤波方法和非线性滤波方法，滤波器在工作时对信号进行筛选，只让特定频段的信号通过。当信号中的有用成分和噪声成分各占不同频带，可以将噪声成分有效除去。但如果信号和噪声的频谱重叠，则经

emd算法升级，包络分析