经验模态分解

经验模态分解(EMD)是一种数据自适应多分辨率技术,将信号分解为物理上有意义的分量。经验模态分解(EMD)可以将非线性和非平稳信号分解成不同分辨率的分量来进行分析。万博 尤文图斯经验模态分解的一些常见应用是在轴承故障检测、生物医学数据分析、功率信号分析和地震信号等领域。

用MATLAB对振动信号进行经验模态分解分析。(MATLAB代码示例

经验模态分解可以在保持在时域的情况下进行时频分析。这些分量与原始信号具有相同的时间尺度,便于分析。与小波分析等其他多分辨率分析(MRA)技术不同,经验模式分解无需使用固定函数或滤波器,即可从数据本身递归提取不同的分辨率。万博 尤文图斯

另一种解释EMD的方法是把一个信号看作是一个快速振荡叠加在一个较慢的振荡上。在快速振荡被提取后,EMD算法将剩余的较慢分量视为新信号,并再次将其视为在较慢分量上叠加的快速振荡。算法继续进行,直到达到某个退出条件。EMD中的分量称为本征模态函数(IMF)。

利用MATLAB中的信号多分辨率分析仪应用程序,对选定的分量进行地震信号分析和重建。

利用经验模态分解(EMD)可以消除噪声等特定成分并重构信号。您还可以提取相关组件进行进一步分析。

小波工具箱™信号处理工具箱™,用于MATLAB®,提供EMD和其他数据自适应多分辨率分析技术.这些技术可以通过信号多分辨率分析仪应用程序访问。该应用程序使比较技术之间的结果很容易。


例子和如何做


参见:小波变换小波变换的视频信号处理工具箱DSP系统工具箱™