EEMD函数代码实现

EEMD函数代码实现

EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）是一种改进的EMD方法，通过在原始信号中添加不同幅值的白噪声，并多次执行EMD来改善性能，从而减少EMD的边缘效应和模态混叠现象。

function allmode = eemd(Y, Nstd, NE)
    % EEMD function
    % Y: Input data (1-D)
    % Nstd: Ratio of the standard deviation of the added noise to that of Y
    % NE: Ensemble number for EEMD
    % allmode: Matrix containing the original data, IMFs, and residual

    % Normalize data
    Ystd = std(Y);
    Y = Y / Ystd;

    % Initialize variables
    xsize = length(Y);
    TNM = fix(log2(xsize)) - 5; % Total number of IMFs
    TNM2 = TNM + 2; % Including original data and residual
    allmode = zeros(xsize, TNM2); % Initialize output matrix

    % EEMD loop
    for iii = 1:NE
        % Add noise to original data
        X1 = Y + randn(size(Y)) * Nstd;

        % EMD decomposition
        [imf, ~] = emd(X1, 'MaxNumIMFs', TNM);

        % Accumulate results
        if iii == 1
            allmode(:, 2:end-1) = imf;
        else
            allmode(:, 2:end-1) = allmode(:, 2:end-1) + imf;
        end
    end

    % Average results
    allmode(:, 2:end-1) = allmode(:, 2:end-1) / NE;

    % Scale back to original amplitude
    allmode = allmode * Ystd;

    % Add original data and residual
    allmode(:, 1) = Y * Ystd;
    allmode(:, end) = Y * Ystd - sum(allmode(:, 2:end-1), 2);
end

使用方法

1. 加载数据：加载需要分解的信号数据。

   load('your_signal.mat'); % 替换为实际信号文件
   Y = your_signal; % 替换为实际信号变量名
   

2. 设置参数：

   • Nstd：添加的白噪声的标准差与原始信号标准差的比值，通常取0.1到0.4。
   • NE：EEMD的集合次数，通常取10到50。

   Nstd = 0.2; % 白噪声标准差比值
   NE = 100; % 集合次数
   

3. 调用EEMD函数：

   allmode = eemd(Y, Nstd, NE);
   

4. 结果分析：

   • allmode矩阵的第一列是原始数据，中间列是IMF分量，最后一列是残差。

   figure;
   plot(allmode);
   legend('Original Signal', 'IMF1', 'IMF2', '...', 'Residual');
   title('EEMD Decomposition');
   

参考代码 EEMD函数代码 youwenfan.com/contentcnc/83662.html

注意

• 噪声添加：添加的白噪声幅值应适当，以确保分解的稳定性和准确性。
• 参数选择：Nstd和NE的值需要根据具体信号进行调整。
• 计算复杂度：EEMD的计算复杂度较高，特别是对于大规模数据集。

你可以在MATLAB中实现EEMD算法，对信号进行自适应分解，并通过多次加入噪声减少EMD的边缘效应，提高分解效果。