；x=load('；fs=1000000;；N=length(x);；t=0:1/fs:(N-1)/；z=x;；c=emd(z);；%计算每个IMF分量及最后一个剩余分量resid；[m,n]=size(c);；fori=1:m;；a=corrcoef(c(i,:),z);；xg(i)=a(1,2);；
x=load ('.TXT');
fs=1000000;
N=length(x);
t=0:1/fs:(N-1)/
%计算每个IMF分量及最后一个剩余分量residual与原始信号的相关性
[m,n]=size(c);
for i=1:m;
a=corrcoef(c(i,:),z);
xg(i)=a(1,2);
for i=1:m-1
%--------------------------------------------------------------------
%计算各IMF的方差贡献率
%定义：方差为平方的均值减去均值的平方
%均值的平方
%imfp2=mean(c(i,:),2).^2
%平方的均值
%imf2p=mean(c(i,:).^2,2)
%各个IMF的方差
mse(i)=mean(c(i,:).^2,2)-mean(c(i,:),2).^2;
mmse=sum(mse);
for i=1:m-1
mse(i)=mean(c(i,:).^2,2)-mean(c(i,:),2).^2;
%方差百分比，也就是方差贡献率
mseb(i)=mse(i)/mmse*100;
%显示各个IMF的方差和贡献率
%画出每个IMF分量及最后一个剩余分量residual的图形
for i=1:m-1
disp(['imf',int2str(i)]) ;disp([mse(i) mseb(i)]);
subplot(m+1,1,1)
set(gca,'fontname','times New Roman')
set(gca,'fontsize',14.0)
ylabel(['signal','Amplitude'])
for i=1:m-1
subplot(m+1,1,i+1);
set(gcf,'color','w')
plot(t,c(i,:),'k')
set(gca,'fontname','times New Roman')
set(gca,'fontsize',14.0)
ylabel(['imf',int2str(i)])
subplot(m+1,1,m+1);
set(gcf,'color','w')
plot(t,c(m,:),'k')
set(gca,'fontname','times New Roman')
set(gca,'fontsize',14.0)
ylabel(['r',int2str(m-1)])
%画出每个IMF分量及剩余分量residual的幅频曲线
subplot(m+1,1,1)
set(gcf,'color','w')
[f,z]=fft(t,z);
plot(f,z,'k')
set(gca,'fontname','times New Roman')
set(gca,'fontsize',14.0)
ylabel(['initial signal',int2str(m-1),'Amplitude'])
for i=1:m-1
subplot(m+1,1,i+1);
set(gcf,'color','w')
[f,z]=fft(t,c(i,:));
plot(f,z,'k')
set(gca,'fontname','times New Roman')
set(gca,'fontsize',14.0)
ylabel(['imf',int2str(i),'Amplitude'])
subplot(m+1,1,m+1);
set(gcf,'color','w')
[f,z]=fft(t,c(m,:));
plot(f,z,'k')
set(gca,'fontname','times New Roman')
set(gca,'fontsize',14.0)
ylabel(['r',int2str(m-1),'Amplitude'])
hx=hilbert(z);
xr=real(hx);xi=imag(hx);
%计算瞬时振幅
sz=sqrt(xr.^2+xi.^2);
%计算瞬时相位
sx=angle(hx);
%计算瞬时频率
dt=diff(t);
dx=diff(sx);
plot(t(1:N-1),sp)
title('瞬时频率')
%计算HHT时频谱和边际谱
[A,fa,tt]=hhspectrum(c);
[E,tt1]=toimage(A,fa,tt,length(tt));
disp_hhs(E,tt1) %二维图显示HHT时频谱，E是求得的HHT谱
for i=1:size(c,1)
faa=fa(i,:);
[FA,TT1]=meshgrid(faa,tt1);%三维图显示HHT时频图
surf(FA,TT1,E)
title('HHT时频谱三维显示')
E=flipud(E);
for k=1:size(E,1)
bjp(k)=sum(E(k,:))*1/
f=(1:N-2)/N*(fs/2);
plot(f,bjp);
xlabel('频率 / Hz');
ylabel('信号幅值');
title('信号边际谱')%要求边际谱必须先对信号进行EMD分解
function [A,f,tt] = hhspectrum(x,t,l,aff)
error(nargchk(1,4,nargin));
if nargin & 2
t=1:size(x,2);
if nargin & 3
if nargin & 4
if min(size(x)) == 1
if size(x,2) == 1
if nargin & 2
t = 1:size(x,2);
Nmodes = 1;
Nmodes = size(x,1);
lt=length(t);
tt=t((l+1):(lt-l));
for i=1:Nmodes
an(i,:)=hilbert(x(i,:)')';
f(i,:)=instfreq(an(i,:)',tt,l)';
A=abs(an(:,l+1:end-l));
disprog(i,Nmodes,max(Nmodes,100))
function disp_hhs(im,t,inf)
% DISP_HHS(im,t,inf)
% displays in a new figure the spectrum contained in matrix &im&
% (amplitudes in log).
% inputs : - im : image matrix (e.g., output of &toimage&)
% - t (optional) : time instants (e.g., output of &toimage&)
% - inf (optional) : -dynamic range in dB (wrt max)
% default : inf = -20
% utilisation : disp_hhs(im) ; disp_hhs(im,t) ; disp_hhs(im,inf)
% disp_hhs(im,t,inf)
colormap(bone)
colormap(1-colormap);
if nargin==1
t = 1:size(im,2);
if nargin == 2
if length(t) == 1
t = 1:size(im,2);
if inf &= 0
error('inf doit etre & 0')
M=max(max(im));
im = log10(im/M+1e-300);
inf=inf/10;
imagesc(t,fliplr((1:size(im,1))/(2*size(im,1))),im,[inf,0]);
set(gca,'YDir','normal')
xlabel(['time'])
ylabel(['normalized frequency'])
title('Hilbert-Huang spectrum')
function [f,z]=fftfenxi(t,y)
L=length(t);N=2^nextpow2(L);
%fft默认计算的信号是从0开始的
t=linspace(t(1),t(L),N);deta=t(2)-t(1);
f=1./(N*deta)*m;
%下面计算的Y就是x(t)的傅里叶变换数值
%Y=exp(i*4*pi*f).*fft(y)%将计算出来的频谱乘以exp(i*4*pi*f)得到频移后[-2,2]之间的频谱值
z=sqrt(Y.*conj(Y));
三亿文库包含各类专业文献、中学教育、专业论文、生活休闲娱乐、外语学习资料、各类资格考试、幼儿教育、小学教育、15Matlab实现HHT程序(源码,非常珍贵)等内容。　
　matlab实现最大熵法图像分割程序源代码_信息与通信_工程科技_专业资料。程序源代码 希望对大家有帮助clear all a=imread('moon.tif'); figure,imshow(a) count=... 　假彩色图像变换MatLab程序源码_IT/计算机_专业资料。假彩色图像变换MatLab程序源码假彩色图像变换 MatLab 程序 w=imread('lung.jpg'); % 如果图像是一幅真... 　11 月 27 日 如何查看 MATLAB 自带函数的源代码 有时候可能需要把 MATLAB 程序移植成 C 程序或者 C++程序,这对与通 信行业的人来说是很常见的事情,事先利用... 　经验模态分解(EEMD)、Fourier变换、HHT,很好的程序,...11、HHT 时频灰度谱转黑白谱 MATLAB 作 HHT 时...为什么在去噪之后的 HHT 谱中高频部分出现了很强烈... 　因子分析MATLAB程序源代码 2页 10财富值 因子分析的matlab实现 3页 20财富值如要投诉违规内容,请到百度文库投诉中心;如要提出功能问题或意见建议,请点击此处进行反馈... 　【谷速软件】matlab源码-GMM的EM算法实现_互联网_IT/计算机_专业资料。matlab源码-GMM的EM算法实现在 聚类算法 K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Nc... 　【谷速软件】matlab源码-实现字符大小写转换_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。matlab源码-实现字符大小写转换 function out=caps(in) out=lower(in); out(... 　图像增强的matlab源代码带注释_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。针对图像增强的各种方法进行编程,在matlab程序上成功运行,并且携带详细注释,很适合学图像的使用... 　支持向量机matlab实现源代码_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料 暂无评价|0人阅读|0次下载|举报文档支持向量机matlab实现源代码_计算机软件及应用_IT/计算机_专业...[HHT]-fast-EMDEEMDC -with-ref 本压缩文件包含HH (希尔伯特黄转换－经验模态分解)发明人黄锷院士领衔之台湾中央 matlab 238万源代码下载-
&文件名称: [HHT]-fast-EMDEEMDCEEMD-with-ref
& & & & &&]
&&所属分类:
&&开发工具: matlab
&&文件大小: 7267 KB
&&上传时间:
&&下载次数: 27
&&提 供 者:
&详细说明：本压缩文件包含HHT-EMD(希尔伯特黄转换－经验模态分解)发明人黄锷院士领衔之台湾中央大学数据分析方法研究中心推广的标准EMD/EEMD/CEEMD分析工具，由该中心资深研究员Yung-Hung Wang王老师于2013年撰写，包含了原始EMD及近年来EMD的最新算法，最为权威、快速、精确、易用。
本人目前在该中心访学，对原文档进行了两处更动：1、加入程式注释中提到的5篇参考文献，以方便使用者随时参考，深入理解算法的意义；2、将eemd.m第111行代码getDefaultStream改为getGlobalStream(该行注释中已附参考链接)，解决了Matlab2013后的新版本在此运行出错的问题，旧版本用户可改回原代码。
纯干货，诚挚推荐。-fast EMD/EEMD/CEEMD code
文件列表(点击判断是否您需要的文件，如果是垃圾请在下面评价投诉):
&&FEEMD+\.DS_Store&&......\BFVL.mat&&......\eemd.m&&......\emd.mexa64&&......\emd.mexw32&&......\emd.mexw64&&......\example_eemd.asv&&......\example_eemd.m&&......\ref&&......\...\[1] On the computational complexity of the empirical mode decomposition algorithm .pdf&&......\...\[2] The Empirical Mode Decomposition and Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis.pdf&&......\...\[3] Ensemble Empirical Mode Decomposition A Noise-Assisted Data Analysis Method .pdf&&......\...\[4] Complementary ensemble empirical mode decomposition A novel noise enhanced data analysis method.pdf&&......\...\[EXAMPLE] A Nonlinear Dynamic Approach Reveals a Long-Term Stroke Effect on Cerebral Blood Flow Regulation at Multiple Time Scales.pdf
&[]:文件不全
&近期下载过的用户:
&&&&&&&&&&&&[]
&相关搜索:
&输入关键字，在本站238万海量源码库中尽情搜索：
&[] - EMD 方法在理论上可以应用于任何类型的信号的分解， 因而在处理非平稳及非线性数据上，具有非常明显的优势,适合于分析非线性、非平稳信号序列，具有很高的信噪比。
&[] - 这是一段eemd分解的程序，可以直接使用，可用于故障信号的分解，提取故障特征，进行故障判断的一段程序。
&[] - ceemdan是对EMD EEMD的改进算法，此程序包中有子程序和测试例子，可以运行
&[] - 灰色预测模型的matlab源代码，灰色预测可以用在数据挖掘等方面
&[] - svm demo的实现 实现SVM训练测试的全过程，对于初学者很实用，也能彻底了解SVM运行过程，知其然知其所以然，国外一权威网站上下载的，上传以供分享学习
&[] - 一个基于奇异值分解的数字水印源代码，其中可以实现混沌之乱和奇异之分解的数字水印嵌入
&[] - Hilbert-Huang Transform的完整源码
&[] - 和HHT变换有关的快速傅里叶变换频谱，边际谱等的实现程序，已经无数次仿真实验验证其非常正确，对于初学HHT的很有用
&[] - 可以提取信号的小波能谱熵，对信号分析有一定的帮助
&[] - 改进包络法去除 emd 端点效应
改进包络法去除 emd 端点效应
&[] - hht 三种实现方法,适合初学者学习，很好的东西}