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[HHT] 最原始的EMD程序(论坛里的老帖子有点小问题)

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发表于 2008-12-2 22:03 | 显示全部楼层 |阅读模式

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我是大地测量专业做数据处理的:
最近在看些EMD方面的文献,首先不谈该方法的利弊,大概扫了下论坛,现在论坛里做EMD貌似少了不少;
因为是新手,所以先学着写最基本的EMD程序,有个老帖子如下:

转网上的一个简单直观的EMD程序,有助初学理解                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        呵呵,可能大家都有了这个程序了,不过我觉得这个程序对我现在刚学EMD很有帮助,
因为程序简单,太长了初学的时候没有耐心看那么多行的程序
我根据我的理解对程序作了一些简单的注释,EMD原理基本理解,但是对于程序具体实现时有些地方不太懂,欢迎大家指正,共同探讨。

这个程序是一个最基本的程序,没有包括任何改进算法,如端点延拓等。

% EMD:  Emprical mode decomposition
%
% imf = emd(x,n)
%
% x   - input signal (must be a column vector)
% n   - number of intrinsic mode functions
%
% imf - Matrix of intrinsic mode functions (each as a row)
%
% See:  Huang et al, Royal Society Proceedings on Math, Physical,
%       and Engineering Sciences, vol. 454, no. 1971, pp. 903-995,
%       8 March 1998
%
% Author: Ivan Magrin-Chagnolleau  <ivan@ieee.org>
%
function imf = emd(x,n);%%最好把函数名改为emd1之类的,以免和Grilling的emd冲突                        
                                  %%n为你想得到的IMF的个数
c = x(:)'; % copy of the input signal (as a row vector)
N = length(x);-
% loop to decompose the input signal into n successive IMFs
imf = []; % Matrix which will contain the successive IMF, and the residuefor t=1:n

while(1)  %最外层循环

% loop on successive IMFs     
%-------------------------------------------------------------------------   
% inner loop to find each imf     
h = c; % at the beginning of the sifting process, h is the signal  
SD = 1; % Standard deviation which will be used to stop the sifting process      
while SD > 0.3 % while the standard deviation is higher than 0.3 (typical value) %%筛选停止准则            
% find local max/min points     
d = diff(h); % approximate derivative %%求各点导数     
maxmin = []; % to store the optima (min and max without distinction so far)   
for i=1:N-2      
  if d(i)==0                        % we are on a zero %         
        if sign(d(i-1))~=sign(d(i+1))  % it is a maximum %           
        maxmin = [maxmin, i];                         %%  
        end      
  elseif sign(d(i))~=sign(d(i+1))   % we are straddling a zero so%
                                                                                                       
   maxmin = [maxmin, i+1];        % define zero as at i+1 (not i) %%         
  end      
end           
if size(maxmin,2) < 2 % then it is the residue %%判断信号是不是已经符合残余分量定义        
break      
end           
% divide maxmin into maxes and mins  %% 分离极大值点和极小值点      
if maxmin(1)>maxmin(2)              % first one is a max not a min        
maxes = maxmin(1:2:length(maxmin));        
mins  = maxmin(2:2:length(maxmin));      
else                                % is the other way around      
  maxes = maxmin(2:2:length(maxmin));         
  mins  = maxmin(1:2:length(maxmin));      
end            % make endpoints both maxes and mins     
maxes = [1 maxes N];     
mins  = [1 mins  N];                 
%-------------------------------------------------------------------------     % spline interpolate to get max and min envelopes; form imf   
  maxenv = spline(maxes,h(maxes),1:N);    %%用样条函数插值拟合所有的极大值点           
minenv = spline(mins, h(mins),1:N);     %%用样条函数插值拟合所有的极小值点     
m = (maxenv + minenv)/2; % mean of max and min enveloppes  %%求上下包络的均值     
prevh = h; % copy of the previous value of h before modifying it %%h为分解前的信号     
h = h - m; % substract mean to h                         %% 减去包络均值            
% calculate standard deviation     
eps = 0.0000001; % to avoid zero values     
SD = sum ( ((prevh - h).^2) ./ (prevh.^2 + eps) );         %% 计算停止准则        
end     
imf = [imf; h]; % store the extracted IMF in the matrix imf   
% if size(maxmin,2)<2, then h is the residue        
% stop criterion of the algo. if we reach the end before n  
if size(maxmin,2) < 2     
break  
end     
c = c - h; % substract the extracted IMF from the signal  
end
return

这里贴的代码和下面一个筒子贴的代码只是缺了:while(1)

其实这段代码里面之所以只分解出一个IMF,和函数形参中n设定没关系,而是因为缺乏while这个外层循环控制,
导致只算出一个IMF。加上while(1)才是正确的(应该说是最基本的EMD)。当然也可以用while(n的表达式)来控制分解层数,当然这没必要。
F的文章还没怎么读,所以先看看这个最基本的,虽然这个很多问题解决不了。

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发表于 2008-12-3 09:14 | 显示全部楼层
谢谢分享
共同学习
发表于 2008-12-24 11:49 | 显示全部楼层

做的时间序列EMD分解

对非线性数据做的EMD,大家帮忙分析下...
222222222222222222222222222.jpg

点评

赞成: 5.0
赞成: 5
不错啊。  发表于 2011-3-15 11:10
发表于 2008-12-24 11:51 | 显示全部楼层
分解后的数据和原始数据之和有差异,特别是在最后余项部分,数值偏大,有谁能帮忙解决下分解数据偏大的问题。
发表于 2011-3-8 22:16 | 显示全部楼层
好帖,学习有帮助
发表于 2011-3-15 11:10 | 显示全部楼层
很好的学习资料,谢谢。
发表于 2011-3-28 13:00 | 显示全部楼层
试试!!!
发表于 2011-4-7 20:33 | 显示全部楼层
最近正在看emd的程序,有些地方不是太懂,这个简单的程序给了我不少的启示,多谢楼主了
发表于 2011-4-13 11:26 | 显示全部楼层
分析的不错……
发表于 2011-4-13 19:58 | 显示全部楼层
回复 1 # chao0922 的帖子

多谢多谢
发表于 2011-4-27 11:51 | 显示全部楼层
这个程序,我调试时,有错误

??? Error using ==> minus
Matrix dimensions must agree.

Error in ==> emd1fun at 63
      h = h - m; % substract 减去mean to h   %减去包络均值

Error in ==> test3 at 16
imf=emd1fun(data,3);

哪里的问题?
发表于 2011-4-27 15:26 | 显示全部楼层
这个程序为什么我不能运行出来啊?
发表于 2011-4-27 15:26 | 显示全部楼层
出现错误
??? Error: File: D:\Documents and Settings\Administrator\桌面\emd123.m Line: 19 Column: 16
Incomplete or misformed expression or statement.
发表于 2011-5-22 17:44 | 显示全部楼层
好,解释详细,学习了
发表于 2011-6-18 11:17 | 显示全部楼层
maxmin = []; % to store the optima (min and max without distinction so far)  貌似把极值点存入
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