matlab经验模态分解代码 emd
Empirical Mode Decomposition
版本matlab2018a及以上
注释详细，保证能运行
可修改参数，imf分量个数等
时域图像，imf分量图像，残余分量图像
有一份数据，方便查看数据样式！！！！！！！！！！！！！
按照数据样式编辑你的数据，更换后即可运行你的数据！！！！！！！！！！！
2023-04-27 09:43:27
6KB
电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分。为了使电力系统安全经济平稳的运行，由此特别需要精确的电力负荷预测方法。为了实现更好负荷预测方法，文中将经验模态分解（EMD）与新兴的电力负荷预测模型分形理论相结合，提出了EMD-分形负荷预测模型。为了证明此方法的有效性，文中将这种新的预测模型跟分形预测模型和BP神经网络预测模型相比较。最终通过仿真算例说明了本文提出的这种新型预测方法精度更高，几乎所有的误差都在2％以下，预测结果更好，可以很好的应用在电力系统负荷预测中。
2023-02-28 10:14:06
1.42MB
1
EMD分解或HHT变换
文件内已添加详细备注，有助于读者尽快入门
% 返回值为cell类型，依次为一次IMF、二次IMF、...、最后残差
% 是否单调
% 是否IMF分量
% 据极大值点构造样条曲线
%找极大值点，返回对应极大值点的坐标
2022-04-28 16:03:26
1KB
1
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。
2022-03-09 15:44:23
404KB
1
已经尝试过能适用所有数据，能够运行
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）法是黄锷（N. E. Huang）在美国国家宇航局与其他人于1998年创造性地提出的一种新型自适应信号时频处理方法，特别适用于非线性非平稳信号的分析处理。
2021-10-23 20:28:22
3KB
1
故障轴承的振动信号是非平稳信号，传统的非平稳信号分析手段存在许多不足；BP网络能够出色地解决传统识别模式难以解决的复杂问题。提出了经验模态分解（EMD）与BP神经网络相结合的滚动轴承故障诊断方法。采用EMD方法对振动信号进行分解，得到组成信号的多个内禀模态分量（IMF），提取重要的IMF分量的能量作为信号的特征量；采用BP网络作为模式分类器，对轴承的故障类型进行分类。经试验数据分析证明，该方法能够准确地对轴承故障进行诊断。
2021-10-14 10:34:57
340KB
1
基于MATLAB，首先对信号进行经验模态分解(EMD)，得到IMF固有模态函数，然后再对固有模态函数进行HHT变换。
2021-04-21 17:13:08
41KB
1