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EMD经验模态分解算法

资源大小：4.36 MB
上传时间：2021-06-29
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资源积分：1积分
标签： Matlab

资源简介

EMD分解方法是基于以下假设条件：⑴数据至少有两个极值，一个最大值和一个最小值；⑵数据的局部时域特性是由极值点间的时间尺度唯一确定；⑶如果数据没有极值点但有拐点，则可以通过对数据微分一次或多次求得极值，然后再通过积分来获得分解结果。这种方法的本质是通过数据的特征时间尺度来获得本征波动模式，然后分解数据。这种分解过程可以形象地称之为“筛选（sifting）”过程。本代码包括完整的EMD算法Matlab实现，并含有数据集用法脚本，希望多您有所帮助。

文件列表

EMD-DFA
4h.txt
4h.xlsx
Demo script.txt
emd.m
emd_dfadenoising.m
estimate_hurst_exponent.m
evaluate_denoising_metrics.m
license.txt
Noisy.xlsx
packet.m
title pic.png
Untitled2.m

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