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基于经验模态分解(EMD)去噪的matlab代码 评分:

基于经验模态分解(EMD)去噪的matlab代码,(Denoising signals using empirical mode decomposition and hurst analysis)
2017-04-29 上传大小:121KB
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qq_42006303 还行还行还行
2019-05-20
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对非平稳信号进行经验模态分解,提取IMF,并进行HILBERT变换。很好的程序

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基于emd分解特性的阈值去噪算法

这是最新的emd去噪的程序,并且有和小波去噪的比较。 采用的是符合emd分解特性的阈值去噪方法。

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EMD分解小程序

EMD、VMD分解小程序,实现讲一个混合信号进行分解。详细思路在内

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经验模态分解-EMD
EMD经验模态分解

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EMD分析 Matlab 精华总结(转载!目前为止最详细的)
EMD
emd分解成多个imf分量,通过判断以后进行希尔伯特变换

在使用希尔伯特变换的时候,前一步要经过emd分解,将数据分解成多个imf分量。

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经验模态分解
经验模态分解(EMD)对复杂信号进行分解的matlab实现

经验模态分解是2000年以来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破,它是依据信号自身的时间尺度特征对信号进行分解,无需预先设定任何基函数,这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅立叶分解与小波分解方法有本质区别。EDM方法理论上可以应用于任何类型信号的分解,因而在处理非平稳及非线性数据上,具有非常明显的优势,具有很高的信噪比。

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算法—经验模态分解
经验模态分解Matlab代码

经验模态分解程序,没有采用其他函数,完全按照经验模态分解的流程进行

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