时间尺度分解（ITD）的matlab仿真源码+数据（课程设计）.zip

function [H,LL]= ItdBaseDecomp(x, n) % 将信号x进行分解一层ITD分解 % H表示固有旋转分量 % LL表示基信号 %----------------------------- len=length(x); % n=(1:len);%原始数据点数序号，从0开始排序 if nargin == 1 n = 1:len; end [num,Index]=extrema_1(x);% 提取极值点，不区分极大值极小值 [indmin,indmax] = extr(x);% 区分极值大值和极小值 %衍生虚极值点，抑制端点效应 NBSYM = 1; %信号的左右两端分别添加一个极小值和极大值，1表示数量 if length(indmin) + length(indmax) < 3 H = []; LL = x; return end [tlmin,tlmax,zlmin,zlmax,trmin,trmax,zrmin,zrmax] = boundary_conditions(indmin,indmax,n,x,x,NBSYM); if tlmin<tlmax if trmin<trmax newT=min(tlmin):max(trmax);%新的数据点区间，左右都增加了一个极小值和极大值 % 之所以从第2个极点开始，那是因为虚构点的时候把第一个点当做虚构极值点了 % 最后一个点也当做虚构极值点了，所以最后一个极值点也不取 newExtr=[tlmin tlmax n(Index(2:num-1)) trmin trmax];%左右两端的衍生极值点和原来极值点 newXk=[zlmin zlmax x(Index(2:num-1)) zrmin zrmax];%左右两端的衍生极值点和原来极值点对应的极值 else if trmin>trmax newT=min(tlmin):max(trmin); newExtr=[tlmin tlmax n(Index(2:num-1)) trmax trmin]; newXk=[zlmin zlmax x(Index(2:num-1)) zrmax zrmin]; end end else if tlmin>tlmax if trmin<trmax newT=tlmax:trmax; newExtr=[tlmax tlmin n(Index(2:num-1)) trmin trmax]; newXk=[zlmax zlmin x(Index(2:num-1)) zrmin zrmax]; else if trmin>trmax newT=tlmax:trmin; newExtr=[tlmax tlmin n(Index(2:num-1)) trmax trmin]; newXk=[zlmax zlmin x(Index(2:num-1)) zrmax zrmin]; end end end end % 衍生后的极值点数newExtrNum， newExtrNum=length(newExtr); IndexNew = zeros(1, newExtrNum); for i=1:newExtrNum IndexNew(i)=find(newT==newExtr(i));%找出衍生后的极值点在newT区间中对应的序号 end % 衍生后的新数据区间内的总点数newT_Num newT_Num=length(newT); L=zeros(1,newT_Num); a=0.5; k=1:newExtrNum-2; L(IndexNew(k+1))=a.*(newXk(k)+((IndexNew(k+1)-IndexNew(k))./... (IndexNew(k+2)-IndexNew(k))).*(newXk(k+2)-newXk(k)))+(1-a).*newXk(k+1); LL=zeros(1, length(x)); ind = 1; for k=2:newExtrNum-2 p=Index(k-1):Index(k);%原极值点之间的序号,映射到原区间上 temp=L(IndexNew(k))+((L(IndexNew(k+1))-L(IndexNew(k)))/(newXk(k+1)-newXk(k)))*(x(p)-newXk(k)); if k~=newExtrNum-2 temp(end)=[]; end LL(ind:ind+length(temp)-1)=temp;%基线信号 ind = ind + length(temp); end H=x(n)-LL(n); end