EMD分解，频率成分没有完全分解出来是怎么回事

小刺猬和小老鼠

1. 
   
2. clc,clear;
   
3. N=1000;
   
4. n=1:N;
   
5. fs=1000;
   
6. t=n/fs;  
   
7. c=5.*cos(20.*pi*t)+10*cos(40.*pi*t)+15.*cos(60.*pi*t)+20.*cos(80.*pi*t）；
   
8. imf=emd(c);

复制代码

信号含有频率10HZ、20HZ、30HZ、40HZ四个频率。但是我进行EMD分解后得到的波形却是30HZ与40HZ混合后的频率及10HZ、20HZ频率，即没有把30和40两个成分分离出来，图形我帖出来了，请高手指点~~~~非常感谢~~~

小刺猬和小老鼠

图形中第一个波形是原始信号波形，imf1~imf4为分解得到的imf分量，最后一个 波形是参与分量。imf2为20HZ频率成分，imf3为10HZ频率成分，imf分解结果不对~~~请高手指教~~非常感谢~

mni987654321

回复 2 # 小刺猬和小老鼠 的帖子

EMD分解有时候会不完全，所以建议你试试EEMD，我上次用的时候感觉这个分解的比较彻底，但是也因情况而定，建议尝试一下

小刺猬和小老鼠

回复 3 # mni987654321 的帖子

好的，谢谢哈~我先尝试下

zhangshun5233

回复 4 # 小刺猬和小老鼠 的帖子

我也遇到过这种情况，不知道这是不是所谓的“模态混叠”？？？
貌似eemd也未能解决该问题！

mni987654321

回复 5 # zhangshun5233 的帖子

我觉得可以这么理解吧，算是模态混叠，而EEMD解决这个问题要比EMD稍微好一些，所以可能会解决这个问题

小刺猬和小老鼠

回复 6 # mni987654321 的帖子

是的，这个是属于模态混叠现象，虽然很多学者进行了EMD的改进，但频率成分稍多后这种现象还是比较严重了。两种、三种频率成分的仿真采用EMD去的效果都很好。EEMD之前没接触过，昨天看了哈，感觉运行出来的结果似乎不是IMF分量哦，呵呵，接着好好看哈EEMD吧。希望高手们还有什么建议多多指点

小刺猬和小老鼠

回复 3 # mni987654321 的帖子


你好，我采用你说的EEMD再进行分解了一下，发现分解结果更糟糕哦。图片我帖出来了，帮我看哈。
同时我尝试换了下仿真信号，当信号有3个或者小于3个频率成分时，采用EMD和EEMD分解结果都正确，但由于采用EEMD分解结果中含有白噪声及其影响后的信号，相比较似乎没有EMD效果好哦。高手们，帮帮忙哦~~~毕业设计相关的

youshen

回复 8 # 小刺猬和小老鼠 的帖子

LZ  能否把你的全部代码贴出来，我看看到底怎么回事。我现在也扎起研究这个。

youshen

回复 1 # 小刺猬和小老鼠 的帖子

clc,clear;
N=1000;
n=1:N;
fs=1000;
t=n/fs;  
c=5.*cos(20.*pi*t)+10*cos(40.*pi*t)+15.*cos(60.*pi*t)+20.*cos(80.*pi*t）；
imf=emd(c);


把下面的代码全部贴出来。这样才能知道问题出在哪里

吃书的老虎

    是RILLING的EMD分辨率问题，如果二个频率接近（低频/高频>0.6）就分解不开，这个只有改进他的EMD程序。你可以将高频40Hz改为试试50HZ（或60Hz）试试。

529899778

在筛分过程中，如果IMF分量含有不同的瞬时频率成分，则这种现象称为模态混叠(mode mixing)。设由两个正弦波组成的信号为：
                      x(t)=a1*sin*(2*pi*f1*t)+a2*sin(2*pi*f2*t)                                       (1)
根据三角函数等式 sin(2*pi*x*t)+sin(2*pi*y*t)=2*sin(pi*(x+y))*cos(pi*(x-y))，如果f1、f2 频率相近，f1<f2, 则(1)式可看成是一个存在 (f2-f1)/2Hz正弦幅度调制及中心频率为f2的信号。在EMD过程中，信号的这种三角变换关系就体现在模态混叠中。
文献[G.Rilling, P.Flandrin, and P.Goncalves, On empirical mode decomposition and its algorithms. IEEE-EURASIP Work on Nonlinear Signal and Image Processing, NSIP-03,2003]中注意到，当0.5<f2/f1<2 时，EMD的模态混叠现象非常严重。

529899778

回复 7 # 小刺猬和小老鼠 的帖子

EEMD 其实际上是利用人为所加的高斯白噪声，来弥补由于频率间断造成的信号间断。由于高斯白噪声的频率遍布于通频带， 所以从图像上就感觉EEMD 解快了模态混叠现象，而在际上与EMD 结果区别的部分是被白噪声取代。

小刺猬和小老鼠

回复 12 # 529899778 的帖子

谢谢！解释的好详细哦。

syxqq123

楼主是否可以试试用LMD（局部均值分解）代替EMD，
不知可行不，没试过也不大懂，提个建议:@)