EMD EEMD CEEMD CEEMDAN IEEMDAN 附赠EEMD代码

EMD EEMD CEEMD CEEMDAN IEEMDAN 附赠EEMD代码EMD 不足 EMD 的局部特性可能在一个模态中产生尺度非常不同的振荡 或者在不同模态中产生尺度相似的振荡 称为 模态混合 EEMD 优势 对原信号添加高斯白噪音 利用 EMD 滤波器的二元滤波器组特性 填充整个时频空间来减少模态混合 不足 1 重构信号 模态和最终趋势的总和 包含残余噪声 2 信号加噪声的不同实现 可能会产生不同数量的模式 需要对不同阶的 IMF 进行平均运算 最终导致虚假分量的产生 影响后续信号分析 Complementar 优势 将白噪声成对地加入到原始数据中 大大缓解了

EEMD代码:

function allmode=eemd(Y,Nstd,NE)

%part4 --Add noise to original data,we have X1 for i=1:xsize, temp=randn(1,1)*Nstd; X1(i)=Y(i)+temp; end %part4 --assign original data in the first column for jj=1:1:xsize, mode(jj,1) = Y(jj); end %part5--give initial 0 to xorigin and xend xorigin = X1; xend = xorigin; %part6--start to find an IMF-----IMF loop start nmode = 1; while nmode <= TNM, xstart = xend; %last loop value assign to new iteration loop %xstart -loop start data iter = 1; %loop index initial value %part7--sift 10 times to get IMF---sift loop start while iter<=10, [spmax, spmin, flag]=extrema(xstart); %call function extrema %the usage of spline ,please see part11. upper= spline(spmax(:,1),spmax(:,2),dd); %upper spline bound of this sift lower= spline(spmin(:,1),spmin(:,2),dd); %lower spline bound of this sift mean_ul = (upper + lower)/2;%spline mean of upper and lower xstart = xstart - mean_ul;%extract spline mean from Xstart iter = iter +1; end %part7--sift 10 times to get IMF---sift loop end %part8--subtract IMF from data ,then let the residual xend to start to find next IMF xend = xend - xstart; nmode=nmode+1; %part9--after sift 10 times,that xstart is this time IMF for jj=1:1:xsize, mode(jj,nmode) = xstart(jj); end end %part6--start to find an IMF-----IMF loop end %part 10--after gotten all(TNM) IMFs ,the residual xend is over all trend % put them in the last column for jj=1:1:xsize, mode(jj,nmode+1)=xend(jj); end %after part 10 ,original +TNM-IMF+overall trend ---those are all in mode allmode=allmode+mode; 
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