LMD经验模态分解matlab程序要点
LMD&EMD比较
局域均值分解（LMD）和经验模态分解（EMD）的比较1.LMD和EMD基本概念分析LMD的分解结果是一系列瞬时频率具有物理意义的PF分量之和，PF实际上是调频调幅信号。
EMD分解的结果是一系列的本征模函数（IMF）。
本征模函数和调频调幅信号两个概念有类似也有差别。
下面对两者不同做简单的比较。
一个本征模函数必须满足下面两个条件:（1）在整个数据段内，极值点的个数和过零点的个数必须相等或相差最多不能超过一个; （2）在任意时刻，由局部极大值点形成的上包络线和由局部极小值点形成的下包络线的平均值为零，也就是说，上下包络线相对于时间轴局部对称。
直观上，本征模函数具有相同的极值点和过零点数目，其波形与经调幅和调频得到的新信号相似。
但是调频调幅信号并不一定满足本征模函数的条件。
调频调幅信号的包络线是对称的，符合本征模函数的条件(2)，但是调频调幅信号的极值点数量可以超过过零点数量，不一定符合本征模函数的条件（1）。
2.LMD相对EMD的优点LMD分解是在EMD分解的基础上发展起来的，LMD对EMD的改进主要体现在以下几点:（1）LMD的分解结果是一系列瞬时频率具有物理意义的PF分量之和，PF分量由包络信号和纯调频信号相乘得到，从纯调频信号计算得到的瞬时频率是正的、连续的、具有物理意义的。
而EMD方法是先得到IMF分量，然后对IMF分量进行Hilbert变换求得瞬时频率和瞬时幅值，则可能产生无法解释的负频率。
（2）LMD方法采用平滑处理的方法形成局部均值函数和局域包络函数，因此可以避免EMD方法中采用三次样条函数形成上下包络线时产生的过包络、欠包络现象。
(3) LMD的端点效应相比较EMD，在程度上轻得多，作用范围也比较小。
这主要体现在下面三个方面：①LMD信号端点附近未知包络线的长度比EMD的短。
②存在特殊的信号，经LMD的结果不受端点效应影响，如端点为极值的调幅调频信号。
③LMD端点效应的扩散速度比LMD慢。
LMD经验模态分解matlab程序要点
end end if length(debs) > 0
if fins(end) == m if length(debs) > 1 debs = debs(1:(end-1)); fins = fins(1:(end-1));
else debs = []; fins = [];
end %----------zhaochun.m
function [pf,a,si]=zhaochun(a,h,wucha1)
chun_num=0;
while 1
chun_num=chun_num+1
t=1:length(h); h_pos=position(h);% 极值点位置序列 tpoint=t(h_pos);% 极值点时间值
%此处端点处的均值和包络都是 端点和极值点之间的均值和包络值 （如果端点视作极值点， 这样处理是不合理的，端点都不是极值点，这样处理是正确的）
lmi_point=mi(1);% 左端点的均值
rmi_point=mi(length(mi));% 右端点的均值 lai_point=ai(1);% 左端点的包络 rai_point=ai(length(ai));% 右端点的包络
hpoint=h(h_pos);% 极值点幅度值 hpoint=bianjie(h,hpoint,1);% 端点处理后的极值点，多出了
2 个极值点
[mi,ai]=find_miai(hpoint);% 找出极值点之间的均值函数和包络函数 mi_point=junzhi(mi);% 所有极值点处的均值序列（幅值） -纵坐标（点序列） ai_point=junzhi(ai);% 所有极值点处的包络序列（幅值） -纵坐标（点序列）
matlab信号分解算法
matlab信号分解算法Matlab信号分解算法是一种用于将信号分解为不同频率分量的方法。
这种算法可以用于多种应用，包括信号处理、模式识别和数据压缩等领域。
本文将介绍Matlab信号分解算法的原理和使用方法。
在信号处理中，信号分解是一种重要的技术，它可以将复杂的信号分解为简单的分量，从而更好地理解和处理信号。
Matlab信号分解算法是一种基于小波变换的方法，它利用小波基函数来表示信号。
小波基函数具有时间和频率的局部性质，可以很好地表示信号的瞬时特征和频率特征。
Matlab信号分解算法的基本原理是将信号分解为多个尺度的小波系数。
首先，将信号与小波基函数进行卷积运算，得到一组小波系数。
然后，将小波系数分解为低频分量和高频分量，再对低频分量进行进一步的分解。
这个过程可以迭代进行，直到得到所需的分解层数。
Matlab信号分解算法的使用方法如下。
首先，加载信号数据并进行预处理，例如去除噪声或趋势项。
然后，选择适当的小波基函数和分解层数。
常用的小波基函数有Haar、Daubechies和Symlet等。
分解层数的选择取决于信号的特性和应用的要求。
接下来，使用Matlab的小波变换函数对信号进行分解，得到一组小波系数。
最后，根据应用的需要，选择合适的小波系数进行重构，得到分解后的信号。
Matlab信号分解算法在信号处理中有广泛的应用。
它可以用于信号的滤波和去噪，通过选择适当的小波系数进行重构，可以实现信号的平滑和去除噪声。
此外，信号分解还可以用于信号的特征提取和模式识别。
通过分解信号并提取不同频率分量的特征，可以更好地理解信号的结构和内容。
另外，信号分解还可以用于数据压缩。
由于小波系数具有稀疏性，可以通过保留较大的小波系数，而将较小的小波系数置零，从而实现信号的压缩。
Matlab信号分解算法是一种重要的信号处理技术，可以将信号分解为不同频率分量，具有广泛的应用前景。
通过选择适当的小波基函数和分解层数，可以实现信号的滤波、去噪、特征提取和数据压缩等功能。
经验模态分解定义
经验模态分解定义经验模态分解是一种常用的信号处理方法，用于将信号分解成不同频率成分的方法。
它在多个领域中得到广泛应用，如音频处理、图像处理、语音识别等。
经验模态分解的基本思想是将信号分解成一组本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，简称IMF），这些IMF是具有不同频率和振幅的振动模式。
这些IMF可以近似地表示原始信号，每一个IMF都是单调且没有残差的。
通过将信号分解成多个IMF，可以更好地理解信号的特性和结构。
经验模态分解的具体步骤如下：1. 将原始信号进行局部极大值和局部极小值的插值，得到信号的上包络线和下包络线。
2. 计算信号的均值（上包络线加下包络线的平均值）。
3. 将信号减去均值，得到去趋势的信号。
4. 判断去趋势的信号是否为IMF，如果是则停止分解，否则进行以下步骤。
5. 对去趋势的信号进行极值点的插值，得到上包络线和下包络线。
6. 重复步骤2-5，直到得到的信号满足IMF的定义。
经验模态分解的优点是可以适应非线性和非平稳信号的分析，能够提取信号中的重要特征。
它还可以用于去除噪声、降低数据的维度、提取特征等应用。
在音频处理中，经验模态分解可以用于音乐和语音信号的特征提取和降噪。
通过分解得到的IMF，可以提取音乐中的节奏、旋律等特征，也可以用于语音识别中的语音特征提取和语音降噪。
在图像处理中，经验模态分解可以用于图像的分割、去噪和特征提取等。
通过分解得到的IMF，可以提取图像中的纹理、边缘等特征，也可以用于图像去噪和图像分割等应用。
在语音识别中，经验模态分解可以用于语音信号的特征提取和去噪。
通过分解得到的IMF，可以提取语音信号中的共振峰、声调等特征，也可以用于去除语音信号中的噪声和干扰。
经验模态分解是一种有效的信号处理方法，可以用于多个领域中的特征提取、降噪等应用。
它的优点是适应性强，能够提取信号中的重要特征。
随着信号处理技术的不断发展，经验模态分解在各个领域中的应用将会越来越广泛。
MATLAB中常用的编程技巧和调试技巧
MATLAB中常用的编程技巧和调试技巧MATLAB是一种强大的数值计算和编程软件，广泛应用于科学、工程和数据分析领域。
在使用MATLAB进行编程和开发过程中，掌握一些常用的编程技巧和调试技巧是非常重要的。
本文将介绍一些MATLAB中常用的编程技巧和调试技巧，帮助您提高编程效率和准确性。
一、MATLAB编程技巧1. 向量化计算：MATLAB具有矢量化计算的能力，即通过对整个数组进行操作来进行计算，可以极大地加快计算速度。
避免使用for循环，而是使用矩阵运算来代替。
例如，使用点乘运算符`.*`和矩阵乘法运算符`*`可以快速进行向量和矩阵的乘法。
2. 避免过多的内存分配：在使用MATLAB进行循环计算时，避免频繁的内存分配和释放可以提高性能。
为了避免这个问题，可以在循环外面初始化数组，然后在循环中更新数组的值。
3. 使用函数和脚本：在MATLAB中，可以编写自定义的函数和脚本来实现特定的功能。
函数可以接受输入参数，并返回输出结果，而脚本则可以包含一系列MATLAB命令。
使用函数和脚本可以将代码模块化，提高代码的可读性和重用性。
4. 合理使用代码注释：在编写MATLAB代码时，使用适量的注释可以提高代码的可读性和维护性。
注释可以解释代码的功能和实现方法，便于其他人理解和使用。
同时，自己也可以通过注释来记录代码的目的和特点，方便日后的查看和修改。
5. 代码的可移植性：为了保持代码的可移植性，应该避免使用平台和版本特定的函数和语法。
尽量使用通用的MATLAB函数和语法，以便在不同的计算平台上都能正常运行。
二、MATLAB调试技巧1. 使用断点：在MATLAB中，可以在代码中设置断点来暂停程序的执行，以便检查代码的运行过程。
在编辑器中点击代码行号左侧的空白区域可以增添或取消断点。
当程序运行时，执行到断点时会自动暂停。
通过检查变量的值和程序状态，可以更好地理解代码的执行过程，找到潜在的错误。
2. 打印调试信息：在代码中增添输出语句可以打印调试信息，帮助分析代码的执行过程和结果。
如何在Matlab中进行模态分析和振动控制
如何在Matlab中进行模态分析和振动控制Matlab是一款强大的数值计算软件，被广泛用于工程学科中的各种模拟和分析任务。
在这篇文章中，我们将探讨如何利用Matlab进行模态分析和振动控制。
这两个主题在工程学中具有重要的意义，因为它们可以帮助我们理解和控制结构体系的动态响应。
首先，让我们来了解一下什么是模态分析。
模态分析在结构动力学中是一个重要的概念，它用于研究结构的固有振动特性。
通过模态分析，我们可以确定结构的固有频率、振型和动力特性。
这对于理解和设计结构体系都是至关重要的。
在Matlab中进行模态分析的第一步是建立结构的有限元模型。
有限元分析是一种将结构划分为有限个元素并对每个元素进行离散近似的方法。
在Matlab中，我们可以使用预定义的有限元分析工具包（例如，FEA Toolbox），或者自己编写基于有限元方法的代码。
一旦我们建立好有限元模型，就可以通过求解结构的特征值问题来进行模态分析。
特征值问题是一个矩阵本征值和本征向量的求解问题。
在Matlab中，我们可以使用eig函数来求解这个问题。
解特征值问题将给出结构的固有频率和振型。
除了模态分析，振动控制也是一个重要的课题。
振动控制的目标是通过施加外部力或采取其他措施来改变结构的振动行为，从而降低结构对外界激励的敏感性，减小结构的振动响应。
在Matlab中进行振动控制的基本方法之一是采用主动控制策略。
主动控制的核心思想是通过主动调节结构的刚度、阻尼或质量来改变结构的振动特性。
这可以通过施加电磁力、压电驱动器或其他控制器来实现。
在Matlab中，我们可以使用控制系统工具箱来设计和仿真各种主动控制策略。
另一种常见的振动控制方法是采用被动控制策略，其中结构上添加一些被动装置（例如阻尼器、质量块等）来减小结构的振动响应。
在Matlab中，我们可以使用动力学建模工具箱来模拟并优化被动控制装置的性能。
无论是模态分析还是振动控制，Matlab的强大功能和丰富的工具包都为工程师和研究人员提供了很多便利。
大学matlab知识点总结
大学matlab知识点总结在大学学习阶段，掌握MATLAB是非常重要的。
它可以帮助学生更好地理解课程知识，加深对数学、物理、工程等学科的理解，并且在毕业设计和科研项目中也非常有用。
本文将从MATLAB的基础知识、常用功能、高级技巧以及实际应用等方面进行总结，帮助大家更好地掌握这一强大的工具。
一、MATLAB基础知识1. MATLAB的基本操作MATLAB的基本操作包括变量的定义、函数的调用、矩阵的运算、图形的绘制等。
在MATLAB中，变量的定义和赋值非常简单，只需要使用等号就可以完成。
例如，定义一个变量a并赋值为1，只需要输入a=1即可。
函数的调用也非常方便，只需要输入函数名加上参数即可完成调用。
矩阵的运算也非常简单，可以使用+、-、*等运算符进行加减乘除等运算。
图形的绘制可以使用plot、scatter等函数进行绘制，也可以使用plot3函数进行三维图形的绘制。
2. MATLAB的数据类型MATLAB中的数据类型包括数值型、字符型和逻辑型等。
数值型包括整型和浮点型，可以表示整数和小数。
字符型可以表示字符串，可以用单引号或双引号括起来表示。
逻辑型包括true和false，可以表示逻辑真和逻辑假。
在MATLAB中，还可以使用矩阵、向量和数组等数据结构来表示数据。
3. MATLAB的控制流程MATLAB中的控制流程包括顺序结构、分支结构和循环结构。
顺序结构表示程序按照顺序执行，分支结构包括if语句和switch语句，可以根据条件选择不同的分支进行执行，循环结构包括for循环和while循环，可以重复执行一段代码。
二、MATLAB常用功能1. 数据可视化MATLAB提供了丰富的数据可视化函数，可以帮助用户将数据以图形的方式展现出来，包括直方图、散点图、曲线图、饼图等。
使用这些函数可以更直观地展示数据的分布、趋势和关系，并且可以进行自定义设置，使得图形更加美观。
2. 矩阵运算MATLAB是一种基于矩阵运算的语言，因此矩阵运算是其最重要的功能之一。
matlab 集合经验模态分解
matlab 集合经验模态分解经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）是一种信号处理和数据分析方法，经常被用于非平稳信号的特征提取和模式识别。
它可以将一个复杂的非线性和非平稳信号分解成一组局部特征，每个特征都具有特定的频率和幅度。
而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数来实现EMD算法的应用。
我们需要了解什么是经验模态分解。
经验模态分解是由黄、吴等人于1998年提出的一种数据分解方法。
它的基本思想是将非平稳信号分解成一组本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，简称IMF），IMF是一种具有局部特性的函数，它在时域上表现为振荡或衰减，且其频率随着时间变化。
经验模态分解的核心是通过求解信号的局部极值点和对数均方差最小化的方法，逐步提取出信号中的各个IMF，并最终得到一个残差项。
在MATLAB中，我们可以使用emd函数来实现经验模态分解。
该函数的基本语法为：[imf, residue] = emd(signal)其中，signal是待分解的信号，imf是分解得到的IMF组成的矩阵，residue是分解得到的残差项。
使用emd函数后，我们可以得到信号的IMF和残差项，从而实现对信号的分解。
接下来，我们可以对分解得到的IMF进行进一步的分析和处理。
例如，我们可以计算每个IMF的能量、频率和振幅等特征参数，以了解信号的局部特性。
同时，我们也可以对IMF进行滤波、重构等操作，以实现对信号的预处理和后续分析。
MATLAB还提供了一些辅助函数和工具箱，可以帮助我们更好地理解和应用经验模态分解。
例如，我们可以使用plot函数来绘制分解得到的IMF和残差项的时域波形图，以直观地观察信号的局部特征。
同时，我们也可以使用spectrogram函数来绘制IMF的时频谱图，以进一步分析信号的频率变化。
除了基本的经验模态分解方法，MATLAB还提供了一些改进和扩展的算法，以满足不同的应用需求。
经验模态分解算法
经验模态分解算法
EMD算法的步骤如下：
1.将要分解的信号称为原始信号，记为x(t)。
2.寻找x(t)的极大值点和极小值点，这些点将原始信号分为一系列小段。
3.对每个小段进行插值，使均匀分布的数据点可以拟合出这个小段。
4. 利用Cubic Spline插值法或其他插值方法找到一个包络线，该包络线连接这些插值点的极大值点和极小值点。
即为信号中的一条上包络线和一条下包络线。
5.计算出平均值函数m(t)=(上包络线+下包络线)/2
6.计算x(t)与m(t)的差值d(t)=x(t)-m(t)。
7.如果d(t)是一条IMF，则终止算法；否则将d(t)作为新的原始信号，重复步骤2-6
8.将计算出的IMF组合起来，得到原始信号x(t)的EMD分解结果。
EMD算法的特点是对信号进行自适应分解，能够捕捉到不同频率的局部特征。
它不需要提前设定基函数或者滤波器，而是根据信号中的局部特征自动适应地生成各个IMF。
因此，EMD算法在信号处理领域中得到了广泛应用，如地震信号分析、生物信号处理等。
然而，EMD算法也存在一些问题。
其中最主要的问题是固有模态函数的提取过程中可能出现模态混叠的情况，即两个或多个IMF的频率相似且在一些区间内相互重叠，使得提取的IMF不纯粹。
为了克服这个问题，研
究者们提出了一些改进的EMD算法，如快速EMD、改进的EMD等。
这些改进方法在一定程度上提高了EMD算法的可靠性和稳定性。
总之，经验模态分解算法是一种有效的信号分解方法，能够提供信号的局部特征表示。
它在很多领域有广泛的应用，但仍然需要进一步的研究和改进，以提高其分解效果和精度。
matlab emd 分解参数解释
在这篇文章中，我将深入探讨和解释Matlab中的EMD（经验模态分解）方法以及其参数的含义和作用。
EMD是一种信号处理方法，通过将非线性和非平稳信号分解成一组本质模态函数（IMF）来实现。
这种分解可以帮助我们更好地理解和分析复杂信号的特性和结构。
让我们简单介绍一下EMD的基本原理。
EMD是一种将信号分解为IMF的方法，其中每个IMF都代表了原始信号在不同时间尺度上的振荡特征。
通过对这些IMF进行分析，我们可以更好地理解信号的时域特性和频域特性，以及信号中的潜在模式和结构。
接下来，让我们详细讨论一下Matlab中使用EMD的参数及其解释。
在Matlab中，可以使用`emd`函数来进行EMD分解，其基本使用方式如下：```matlab[IMF, residual] = emd(signal);```在这个简单的示例中，`signal`表示原始信号，`IMF`是分解得到的IMF 组成的矩阵，而`residual`是分解得到的残差信号。
除了基本的使用方式外，`emd`函数还提供了一些参数可以进行调整，以更好地适应不同类型的信号和分解需求。
第一个参数是`'MaxNumIMF'`，它代表了分解得到的IMF的最大数目。
通过调整这个参数，我们可以控制分解得到的IMF的数量，从而影响分解的精细程度和复杂度。
一般来说，如果原始信号比较复杂，我们可以适当增加这个参数的值，以获得更多的IMF来更好地描述信号的特性。
第二个参数是`'SiftRelativeTolerance'`，它代表了SIFT停止筛选的相对容忍度。
SIFT是EMD分解过程中的一种筛选方法，通过调整这个参数，我们可以控制SIFT筛选的精细程度和收敛速度。
一般来说，如果分解过程收敛速度较慢，我们可以适当增加这个参数的值来加快分解过程。
第三个参数是`'Interpolation'`，它代表了插值方法。
在信号长度不是2的N次幂时，需要对信号进行插值处理以适应EMD的要求。
emd经验模态分解matlab代码
emd经验模态分解matlab代码EMD (Empirical Mode Decomposition) 是一种用于信号分解和分析的方法，它将非线性和非平稳信号分解成一组称为本征模态函数(Intrinsic Mode Functions, IMF) 的成分。
本文将介绍如何使用MATLAB 实现 EMD，并利用经验模态分解分析一个示例信号。
我们需要了解 EMD 的基本原理。
EMD 是一种自适应的信号分解方法，它通过将信号分解为一组本征模态函数来描述信号的局部特征。
每个本征模态函数都具有不同的频率和幅度，且满足以下两个条件：在数据极值点的个数上或下一致，且在任意点上的平均值为零。
经过分解后，信号可以用这些本征模态函数的线性组合来表示。
在 MATLAB 中，我们可以使用 `emd` 函数实现 EMD。
首先，我们需要将要分解的信号保存为一个一维数组。
然后，我们可以使用以下代码进行信号的经验模态分解：```matlabimf = emd(signal);```其中，`signal` 是我们要分解的信号，`imf` 是一个包含所有本征模态函数的矩阵。
每一列对应一个本征模态函数，其中第一列是最高频率的本征模态函数，最后一列是最低频率的本征模态函数。
接下来，我们可以对信号和本征模态函数进行分析和可视化。
我们可以使用以下代码绘制原始信号和每个本征模态函数的图形：```matlabfigure;subplot(length(imf)+1,1,1);plot(signal);title('原始信号');for i = 1:length(imf)subplot(length(imf)+1,1,i+1);plot(imf(:,i));title(['IMF ' num2str(i)]);end```这段代码将原始信号和每个本征模态函数绘制在一个图形窗口中，每个图形都有一个相应的标题。
我们可以通过观察每个本征模态函数的频率、振幅和形状来分析信号的局部特征。
matlab 集合经验模态分解
matlab 集合经验模态分解集合经验模态分解是一种常用的信号处理技术，广泛应用于各个领域。
在本文中，我们将介绍集合经验模态分解的基本原理、算法和应用，并通过实例来说明其实用性。
1. 引言信号处理是一门研究如何从原始数据中提取有用信息的学科。
在实际应用中，我们经常遇到非线性和非平稳信号，传统的信号处理方法往往难以有效处理这些信号。
集合经验模态分解（CEEMD）作为一种新兴的信号处理技术，克服了传统方法的局限性，被广泛应用于信号处理领域。
2. 集合经验模态分解的基本原理集合经验模态分解是一种数据驱动的信号分解方法，它基于经验模态分解（EMD）和集合平均的思想。
EMD是一种将非线性和非平稳信号分解成一系列固有模态函数（IMF）的方法，每个IMF代表了信号中的一个局部特征。
然而，EMD存在模态混叠和振荡模态等问题，限制了其在实际应用中的可靠性。
为了解决这些问题，CEEMD引入了集合平均的概念，通过多次对原始信号进行随机扰动来获得多组IMF，并对这些IMF进行平均得到最终的分解结果。
3. 集合经验模态分解的算法CEEMD的算法步骤如下：（1）对原始信号添加高斯白噪声，得到多组扰动信号；（2）对每组扰动信号进行经验模态分解，得到多组IMF；（3）对每组IMF进行集合平均，得到最终的分解结果。
4. 集合经验模态分解的应用集合经验模态分解在许多领域都有广泛的应用，以下是一些例子：（1）地震信号处理：CEEMD可以用于地震波形的特征提取和事件检测，对于地震预测和地震工程具有重要意义。
（2）生物医学信号处理：CEEMD可以用于生物医学信号的分析和识别，如心电图信号和脑电图信号等，对于疾病的诊断和治疗具有重要意义。
（3）金融时间序列分析：CEEMD可以用于金融时间序列的预测和建模，对于股票价格的波动性分析和市场预测具有重要意义。
5. 实例分析为了更好地理解集合经验模态分解的应用，我们以地震信号处理为例进行实例分析。
vmd变分模态分解matlab参数设置
标题：深入探讨VMD变分模态分解在Matlab中的参数设置在现代科学技术领域中，信号处理一直是一个重要的研究领域。
信号处理可以帮助人们更好地理解和分析数据，从而应用到不同的领域中，如医学影像、通信系统、天气预报等。
VMD（变分模态分解）作为一种新兴的信号处理方法，近年来越来越受到研究者和工程师的关注。
在VMD的实际应用过程中，对参数的合理设置能够对分解效果产生显著影响，因此我们有必要深入探讨VMD在Matlab中的参数设置。
一、VMD简介VMD是一种基于信号成分分解的方法，它可以将一个非线性和非平稳的信号分解成多个本征模态函数（IMFs），并且每个IMF代表信号的一个固有频率分量。
VMD与传统的小波变换、傅立叶变换等方法相比，具有更好的局部特性和频率分辨率，因此在某些应用场景下表现更优秀。
二、VMD在Matlab中的参数设置在Matlab中使用VMD进行信号分解时，有若干参数需要设置，包括但不限于数据长度、IMF数量、正则化参数等。
以下是一些具体的参数设置建议：1. 数据长度：对于不同的信号，需要根据其特点来设置数据长度。
一般来说，数据长度应该足够长，以保证信号的完整性和稳定性。
2. IMF数量：IMF数量是VMD分解过程中的一个关键参数。
在实际应用中，可以通过观察信号的频率分布情况来大致确定IMF的数量，然后在VMD参数中进行设置。
3. 正则化参数：正则化参数是VMD分解过程中的另一个重要参数，它可以影响最终的分解效果。
一般来说，正则化参数的选择需要结合具体的信号特点和实际需求来进行调整。
三、个人观点和理解在实际的工程应用中，VMD作为一种新兴的信号处理方法，具有广阔的应用前景。
而对VMD在Matlab中的参数设置，我个人认为需要结合具体的信号特点和应用需求来进行调整。
在实际操作中，可以通过不断尝试和调整参数值，以达到最佳的分解效果。
对于一些特定的应用场景，还可以结合其他信号处理方法来进行综合分析，以获取更全面的信息。
如何利用MATLAB进行模态分析
如何利用MATLAB进行模态分析引言模态分析是结构动力学中的一项重要技术，用于研究结构物的振动特性。
它可以帮助工程师深入了解结构物的固有振动模态，并分析它们对外部激励的响应。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数，可以方便地进行模态分析。
本文将介绍如何在MATLAB中进行模态分析，并讨论一些应用场景和注意事项。
一、数据准备和处理在进行模态分析之前，需要准备好结构物的振动数据。
这些数据可以通过传感器、加速度计或者其他测量设备获取。
通常，结构物的振动数据是一个时间序列，包含了各个时间点上的振动信号。
在MATLAB中，可以通过读取数据文件或直接在代码中定义数据矩阵来导入振动数据。
在导入数据之后，需要对数据进行处理。
一般来说，振动数据可能包含噪声或其他干扰，需要进行滤波和去噪。
MATLAB提供了丰富的信号处理函数，可以对振动数据进行滤波、去趋势、去噪等操作，以提高数据质量和分析的准确性。
二、频谱分析频谱分析是模态分析的关键步骤之一。
它可以将时域信号转换为频域信号，分析信号在不同频率下的能量分布情况。
在MATLAB中，可以使用快速傅里叶变换（FFT）对振动数据进行频谱分析。
频谱分析可以帮助我们识别结构物的固有频率，即结构物在没有外部激励作用下的自然振动频率。
通过识别这些固有频率，可以更好地了解结构物的振动特性和动态行为。
三、模态参数估计模态分析的核心是获得结构物的模态参数，包括固有频率、阻尼比和振型。
在MATLAB中，可以使用函数如modal，modalfrf等来估计这些模态参数。
固有频率是结构物振动的关键参数，可以用于判断结构物的动态特性和势能分布。
阻尼比则表征了结构物振动的能量损耗情况。
振型是结构物在不同模态下的分布情况，可以提供结构物受力情况和变形模式的信息。
通过分析这些模态参数，可以进一步了解结构物的振动特性和变形特点。
四、模态分析应用模态分析在工程领域有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 模态分析在振动故障诊断中的应用：通过对机械设备或结构物的振动信号进行模态分析，可以判断是否存在故障，并确定故障原因和位置。
用matlab编程做doolittle 分解
用matlab编程做doolittle 分解Doolittle分解是一种用于识别系统频率响应中模态重叠的方法。
在模态分析中，模态重叠是一个常见问题，因为它可能导致错误的模态参数估计。
为了解决这个问题，研究人员开发了Doolittle分解方法。
Doolittle分解基于频率响应函数的局部平均，以识别独立的模态分量。
在本文中，我们将使用MATLAB编程语言演示如何使用Doolittle分解来识别系统中的独立模态分量。
首先，我们需要安装和加载所需的MA TLAB工具箱。
要执行Doolittle分解，我们需要使用Control System Toolbox中的信号处理工具。
要安装此工具箱，请按照MATLAB的说明进行操作。
安装完成后，加载Control System Toolbox和Signal Processing Toolbox。
接下来，我们需要创建一个模拟系统。
我们可以使用Transfer Function Designer工具箱创建一个简单的一阶系统，其传递函数为：G(s) = 1 / (s + 2)将此传递函数添加到MATLAB工作空间中，以便稍后使用。
现在，我们可以编写MATLAB脚本来执行Doolittle分解。
以下是一个简单的脚本示例：```matlab```% 创建模拟系统sys = ss(1, [1, 2], [], []);```% 添加已知的传递函数到系统中sys = addTerminalBlock(sys, [[1 0 0 1]], 1);```% 添加未知的传递函数到系统中sys = addTerminalBlock(sys, [[0 1 0 1]], 2);```% 计算频率响应函数h = tf(sys);% 将频率响应函数转换为数值表示形式num, den = numden(h);```% 设置频率向量freqs = logspace(-1, 2, 500);% 初始化Doolittle分解变量modes = zeros(size(den, 1), 1);weights = zeros(size(den, 1), 1);local_averages = zeros(size(den, 1), 1);num_modes = zeros(size(den, 1), 1);```% 执行Doolittle分解for i = 1:size(den, 1)local_averages(i) = mean(abs(zeros(1, length(freqs)) .* num(i, :) / den(i, :)));weights(i) = sum(abs(num(i, :)).^2) / sum(abs(den(i, :)).^2);modes(i) = local_averages(i) / weights(i);num_modes(i) = i;end```% 可视化结果figure;plot(freqs, modes);xlabel('Frequency (rad/s)');ylabel('Normalized mode shapes');title('Doolittle Decomposition of Simulated System');```在这个脚本中，我们首先创建了一个模拟系统，并添加了已知的和未知的传递函数。
matlab使用经验模式分解emd 对信号进行去噪数据
咨询QQ：3025393450有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网：/datablogmatlab使用经验模式分解emd 对信号进行去噪数据对于这个例子，考虑由具有明显频率变化的正弦波组成的非平稳连续信号。
手提钻的振动和烟花声是非平稳连续信号的例子。
以采样频率加载非平稳信号数据fs，并可视化混合正弦信号。
load('sinusoidalSignalExampleData.mat','X','fs')t = (0:length(X)-1)/fs;plot(t,X)xlabel('Time(s)')咨询QQ：3025393450有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网：/datablog混合信号包含具有不同幅度和频率值的正弦波。
要创建希尔伯特谱图，您需要信号的固有模式函数（IMF）。
执行经验模式分解以计算信号的IMF和残差。
由于信号不平滑，请指定' pchip'作为Interpolation方法。
[imf,residual,info] = emd(X,'Interpolation','pchip');Current IMF | #Sift Iter | Relative Tol | Stop Criterion Hit1 |2 | 0.026352 | SiftMaxRelativeTolerance2 | 2 | 0.0039573 | SiftMaxRelativeTolerance3 | 1 | 0.024838 | SiftMaxRelativeTolerance4 | 2 | 0.05929 | SiftMaxRelativeTolerance5 | 2 | 0.11317 | SiftMaxRelativeTolerance6 | 2 | 0.12599 | SiftMaxRelativeTolerance7 | 2 | 0.13802 | SiftMaxRelativeTolerance咨询QQ：3025393450有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网：/datablog8 | 3 | 0.15937 | SiftMaxRelativeTolerance9 | 2 | 0.15923 | SiftMaxRelativeToleranceThe decomposition stopped because the number of extrema of the residual signal is less than 'MaxNumExtrema'.在命令窗口中生成的表格指示每个生成的IMF的筛选迭代次数，相对容差和筛选停止标准。
matlab教程知识点
MATLAB教程知识点1. 什么是MATLAB？MATLAB（Matrix Laboratory）是一种高级的数值计算和编程语言，通过使用MATLAB，可以进行矩阵运算、数据可视化、算法开发等各种科学和工程计算任务。
2. MATLAB的基本操作2.1 MATLAB的启动与退出要启动MATLAB，双击MATLAB图标即可。
要退出MATLAB，可以使用命令exit或在界面中点击“退出”按钮。
2.2 MATLAB环境介绍启动MATLAB后，会出现一个称为“命令窗口”的界面。
在命令窗口中，可以输入和执行MATLAB命令。
此外，还有其他窗口和工具，如编辑器窗口、变量窗口和帮助文档等。
2.3 MATLAB命令行操作在命令窗口中，可以输入各种MATLAB命令，并按下回车键执行。
例如，输入a = 5，将创建一个名为a的变量，并将其赋值为5。
2.4 MATLAB脚本文件除了在命令窗口中逐行输入命令，还可以创建和运行MATLAB脚本文件。
脚本文件是一系列MATLAB命令的集合，保存在以.m为扩展名的文件中。
要运行脚本文件，可以在命令窗口中输入脚本文件的名称，如my_script.m。
3. MATLAB基本数据类型MATLAB支持多种不同的数据类型，包括数字、字符、逻辑和结构等。
下面是其中一些常用的数据类型：3.1 数字类型MATLAB中的数字类型包括整型和浮点型。
整型可以是有符号或无符号的，它们可以表示整数值。
浮点型可以表示小数值，包括单精度和双精度浮点数。
3.2 字符类型MATLAB中的字符类型用于表示文本数据。
字符可以是单个字符或字符串。
例如，'A'是一个字符，'Hello World!'是一个字符串。
3.3 逻辑类型MATLAB中的逻辑类型用于表示真（1）或假（0）的值。
逻辑类型通常用于条件判断和逻辑运算。
3.4 结构类型MATLAB中的结构类型可以用来组织和存储不同类型的数据。
经验模态分解和变分模态分解
经验模态分解和变分模态分解
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）和变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）是两种常用的信号处理方法，用于分析非线性和非平稳信号。
这两种方法都旨在将复杂的信号分解为若干个固有模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF），从而更好地理解和分析信号的内在结构和变化特性。
经验模态分解（EMD）是一种自适应的信号分解方法，通过不断筛选和分解，将信号分解为一系列固有模态函数（IMF），每个IMF都是单分量信号，能够反映信号在某个时间段内的变化模式。
EMD方法具有较好的自适应性和鲁棒性，能够处理非线性和非平稳信号，因此在许多领域得到了广泛应用。
变分模态分解（VMD）是一种基于变分法的信号处理方法，旨在解决EMD方法中存在的模态混叠问题。
VMD通过优化变分模型，使得分解得到的固有模态函数（IMF）具有更加准确的频率信息和更少的模态混叠。
VMD方法具有更好的稳定性和可控性，因此在处理一些特定类型的信号时表现出了优越的性能。
总的来说，EMD和VMD都是非常有用的信号处理工具，可以根据具体的应用场景和需求选择使用。
EMD更适合处理具有非线性和非平稳特性的信号，而VMD更适合处理需要精确控制频率和减少模态混叠的信号。
这两种方法的应用范围还在不断拓展中，未来有望在更多领域得到应用。
emd经验模态分解matlab代码
EMD经验模态分解MATLAB代码介绍在信号处理领域中，经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）是一种用于将非平稳信号分解为一组固有模态函数（IMF）的方法。
EMD方法由黄俊杰于1998年提出，其具有局部性、自适应和数据驱动的特点，可以应用于多种非平稳信号的分析和处理。
本文将详细介绍EMD方法的原理，并提供基于MATLAB的代码实现。
EMD方法原理EMD方法基于信号自身的局部特征进行分解，主要包括以下步骤：1.首先，将待分解的信号进行去趋势处理，以消除信号的整体趋势；2.然后，寻找信号中的局部极大值点和局部极小值点，根据这些极值点构造上下包络线；3.在上下包络线之间找到局部平均线，作为当前信号的第一个固有模态函数（IMF1）；4.将IMF1从原始信号中减去，得到一个新的信号，重复上述步骤直至剩余信号无法再分解。
MATLAB实现EMD方法基于MATLAB，我们可以使用以下代码实现EMD方法：function IMF = EMD(signal)IMF = []; % 存储固有模态函数while isIMF(signal) % 判断是否是IMF[upper_env, lower_env] = envelope(signal); % 计算上下包络线mean_env = (upper_env + lower_env) / 2; % 计算局部平均线IMF = [IMF, signal - mean_env]; % 存储当前IMFsignal = signal - mean_env; % 减去当前IMFif sum(abs(signal)) < 1e-6 % 剩余信号是否已经无法再分解IMF = [IMF, signal]; % 存储最后的趋势项break;endendendfunction flag = isIMF(signal)min_num = 3; % 判断是否是IMF所需的极大值和极小值点的最小数量max_num = 7; % 判断是否是IMF所需的过零点的最大数量extrema_num = length(find(diff(gradient(signal)) >= 0)); % 计算极大值和极小值点的数量zero_num = length(find(signal(1:end-1) .* signal(2:end) < 0)); % 计算过零点的数量flag = (extrema_num >= min_num && extrema_num <= max_num && zero_num == 0); % 判断是否是IMFend使用示例下面我们使用一个示例信号来演示EMD方法的使用：t = linspace(0, 1, 1000);signal = sin(20 * t.^2) + cos(10 * t.^3); % 待分解信号IMF = EMD(signal); % 进行信号分解figure;subplot(length(IMF) + 1, 1, 1);plot(t, signal);title('原始信号');for i = 1:length(IMF)subplot(length(IMF) + 1, 1, i + 1);plot(t, IMF(i, :));title(['IMF', num2str(i)]);end运行以上代码，我们可以得到原始信号及其分解后的IMF部分如下图所示：结论本文介绍了EMD经验模态分解方法的原理，并提供了基于MATLAB的代码实现。
使用Matlab技术进行模态分析的基本步骤
使用Matlab技术进行模态分析的基本步骤引言：模态分析是一种有效的结构动力学分析方法，可以用来研究结构系统的固有振动特性，以及结构的响应模态。
Matlab作为一种强大的数值计算软件，提供了丰富的工具和函数，可以用于执行模态分析。
本文将介绍使用Matlab技术进行模态分析的基本步骤。
一、数据准备在进行模态分析之前，首先需要准备结构系统的数据。
这些数据包括结构的几何信息、材料参数、截面性能等。
在Matlab中，可以使用矩阵或数据文件的方式存储这些数据，并将其导入到Matlab工作环境中。
二、建立有限元模型建立结构的有限元模型是进行模态分析的基础。
在Matlab中，可以使用专门的有限元工具或编写自定义的有限元程序来建立结构的有限元模型。
根据结构的几何形状和边界条件，将结构划分为一系列的有限元单元，并建立单元之间的连接关系。
通过定义单元的材料属性和截面性能，可以完善有限元模型。
三、求解结构的特征值问题模态分析的核心是求解结构的特征值问题，即计算结构的固有频率和模态形态。
在Matlab中，可以使用特征值求解函数如“eig”或“eigs”来求解特征值问题。
将有限元模型转化为刚度矩阵和质量矩阵，并通过特征值求解函数计算特征值和对应的特征向量。
特征值代表结构的固有频率，特征向量代表结构的模态形态。
四、结果后处理通过求解特征值问题，可以得到结构的固有频率和模态形态。
在Matlab中，可以使用绘图函数如“plot3”或“mesh”来展示模态形态。
绘制出模态形态的空间图像，可以直观地观察结构的振动特性。
此外，还可以计算和分析结构的模态阻尼比和模态参与系数等参数，进一步分析结构的动态特性。
五、模态分析的应用模态分析在工程领域有着广泛的应用。
通过对结构的模态分析，可以识别结构的固有频率，了解结构的振动模态，为结构的设计和优化提供指导。
例如，在桥梁工程中，模态分析可以用来评估结构的动力特性，预测回响频率，判断结构的稳定性。
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LMD经验模态分解matlab程序——原味的曾经也用滑动平均写过LMD，其实滑动平均的EMD才是原汁原味的居于均值分解。
分享给有需要的人，程序写的不好，只是希望提供一种思路。
如果谁写了更完美LMD程序，别忘了发我一份，快毕业了，一直没有把LMD写完美，对于我来说始终是个遗憾。
来分完美的LMD让我也品尝下，我也无憾了~代码下载地址：/source/3102096此处没有提供测试代码，如需要可以点这里：点我源代码如下：%原始lmd算法，效果很不好，不知道程序哪里写错function[PF,A,SI]=lmd(m)c=m;k=0wucha1=0.001;n_l=nengliang(m);while 1k=k+1;a=1;h=c;[pf,a,si]=zhaochun(a,h,wucha1);c=c-pf;PF(k,:)=pf;A(k,:)=a;SI(k,:)=si;c_pos=pos(c);n_c=nengliang(c);n_pf=nengliang(pf);if length(c_pos)<3 || n_c<n_l/100 || length(pos(pf))<length(c_pos) || n_pf<n_cPF(k+1,:)=c;breakendendfunction pos=pos(y)%功能：找序列极值点位置坐标%y:输入序列%pos:极值点的序列位置坐标m = length(y);d = diff(y);n = length(d);d1 = d(1:n-1);d2 = d(2:n);indmin = find(d1.*d2<0 & d1<0)+1;indmax = find(d1.*d2<0 & d1>0)+1;if any(d==0)imax = [];imin = [];bad = (d==0);dd = diff([0 bad 0]);debs = find(dd == 1);fins = find(dd == -1);if debs(1) == 1if length(debs) > 1debs = debs(2:end);fins = fins(2:end);elsedebs = [];fins = [];endendif length(debs) > 0if fins(end) == mif length(debs) > 1debs = debs(1:(end-1));fins = fins(1:(end-1));elsedebs = [];fins = [];endendendlc = length(debs);if lc > 0for k = 1:lcif d(debs(k)-1) > 0if d(fins(k)) < 0imax = [imax round((fins(k)+debs(k))/2)]; endelseif d(fins(k)) > 0imin = [imin round((fins(k)+debs(k))/2)]; endendendendif length(imax) > 0indmax = sort([indmax imax]);endif length(imin) > 0indmin = sort([indmin imin]);endendminmax=cat(2,indmin,indmax);pos=sort(minmax);end%----------zhaochun.mfunction [pf,a,si]=zhaochun(a,h,wucha1)chun_num=0;while 1chun_num=chun_num+1t=1:length(h);h_pos=position(h);%极值点位置序列tpoint=t(h_pos);%极值点时间值hpoint=h(h_pos);%极值点幅度值hpoint=bianjie(h,hpoint,1);%端点处理后的极值点，多出了2个极值点[mi,ai]=find_miai(hpoint);%找出极值点之间的均值函数和包络函数mi_point=junzhi(mi);%所有极值点处的均值序列（幅值）-纵坐标（点序列）ai_point=junzhi(ai);%所有极值点处的包络序列（幅值）-纵坐标（点序列）%此处端点处的均值和包络都是端点和极值点之间的均值和包络值（如果端点视作极值点，这样处理是不合理的，端点都不是极值点，这样处理是正确的）lmi_point=mi(1);%左端点的均值rmi_point=mi(length(mi));%右端点的均值lai_point=ai(1);%左端点的包络rai_point=ai(length(ai));%右端点的包络%mi_point_d=link(lmi_point,rmi_point,mi_point);%连接端点均值及所有极值点处的均值（带端点的均值序列）（点序列）ai_point_d=link(lai_point,rai_point,ai_point);%连接端点包络及所有极值点出的包络值（带端点的包络序列）（点序列）%tpoint_d=link(t(1),t(length(t)),tpoint);mi_fun=chadian1(tpoint_d,mi,mi_point_d);%包含端点和极值点和普通点的均值序列-平缓前的均值序列ai_fun=chadian1(tpoint_d,ai,ai_point_d);%包含端点和极值点和普通点的包络序列-平滑前的包络序列%以上是完整的未处理的均值函数mi_fun和包络函数ai_fun%找出第一平滑的滑动跨度kmax=max(diff(tpoint_d));%找出时间跨度最大的相邻几点间的距离kmax1=uint16(kmax/3);kmax1=double(kmax1);jiou=uint8(rem(kmax1,2));if kmax1<3move_k=3; % b<3,滑动跨度=3，elseif jiou==0 % b>=3,当b是偶数时，跨度=b-1move_k=(kmax1-1);else move_k=kmax1; %b>=3,b是奇数时，跨度=bend[mi_move,move_mi_num]=move(mi_fun,move_k);[ai_move,move_ai_num]=move(ai_fun,move_k);mi=mi_move;ai=ai_move;a=a.*ai;si=(h-mi)./ai;h=si;ai_funmax=max(ai);ai_funmin=min(ai);if (ai_funmax<=1+wucha1&&ai_funmin>=1-wucha1)breakendendpf=a.*si;endfunction [x,flag]=move(a,k)l=length(a);t=1:l;% jingdu=t(2)-t(1);flag=0;x=a;max_flag=10;%平滑重复的最大次数设置max_error=0;%相邻两点间相等允许的最大差异（理论上=0才人为无差异，实际操作要考虑采样精度，所以可以设置一个允许范围）while flag<=max_flag || min(abs(diff(x)))<=max_error;%这里用到abs，然后再min，因为幅值的差值会出现负值，我们的目的是找差值=0，而不是负数if flag==0flag=flag+1;%flag标志位，标志平滑的次数，这里这里设置为不超过11次（最大10次） elseflag=flag+1;%flag标志位，标志平滑的次数，这里这里设置为不超过11次（最大10次） x_pos=position(x);%极值点位置序列tpoint=t(x_pos);%极值点时间值tpoint_d=link(t(1),t(l),tpoint);%极值点的时间轴上的位置kmax=max(diff(tpoint_d));%找出时间跨度最大的相邻几点间的距离kmax1=uint16(kmax/3);kmax1=double(kmax1);jiou=uint8(rem(kmax1,2));if kmax1<3k=3; % b<3,滑动跨度=3，elseif jiou==0 % b>=3,当b是偶数时，跨度=b-1k=(kmax1-1);else k=kmax1; %b>=3,b是奇数时，跨度=bendendy=zeros(1,l);% 初始化序列y, y是中间变量%%%%%%%%%%%%%%%%%%%边界点的处理%%%%%%%%%%%%%%for i=1:(k-1)/2v=0;z=0;for j=1:i*2-1v=v+x(j);endy(i)=v/(i*2-1);for j=l:-1:l+2-i*2 %j=l:-1:l+1-(i*2-1)z=z+x(j);endy(l+1-i)=z/(i*2-1);end%%%%%%%%%%%%%%中间点的处理%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%for i=1+(k-1)/2:l-(k-1)/2 %这个(d+1)/2是跨度的中点单边的边界点数=中点值-1=(d+1)/2-1=(d-1)/2w=x(i);for j=1:(k-1)/2w=w+x(i-j)+x(i+j);endy(i)=w/k;end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%x=y;end%k % 调试的时候查看%flag % 调试的时候查看endfunction hpp=bianjie(hh,hp,style)%hh:需要边界处理的序列%hp:需要边界处理序列的极值点的幅度值%style:边界处理类型1：端点全部看作极值点2：左右两端各增加1个幅值为0的极值点%hpp:边界处理后，极值点幅值多处了两个，因为左边右边各人为加上了一个if style==1a=hh(1);b=hh(length(hh));endif style==2a=0;b=0;endhpp=link(a,b,hp);endfunction pos=position(y)%功能：找序列极值点位置坐标%y:输入序列%pos:极值点的序列位置坐标m = length(y);d = diff(y);n = length(d);d1 = d(1:n-1);d2 = d(2:n);indmin = find(d1.*d2<0 & d1<0)+1;indmax = find(d1.*d2<0 & d1>0)+1;if any(d==0)imax = [];imin = [];bad = (d==0);dd = diff([0 bad 0]);debs = find(dd == 1);fins = find(dd == -1);if debs(1) == 1if length(debs) > 1debs = debs(2:end);fins = fins(2:end);elsedebs = [];fins = [];endendif length(debs) > 0if fins(end) == mif length(debs) > 1debs = debs(1:(end-1));fins = fins(1:(end-1));elsedebs = [];fins = [];endendendlc = length(debs);if lc > 0for k = 1:lcif d(debs(k)-1) > 0if d(fins(k)) < 0imax = [imax round((fins(k)+debs(k))/2)]; endelseif d(fins(k)) > 0imin = [imin round((fins(k)+debs(k))/2)]; endendendendif length(imax) > 0indmax = sort([indmax imax]);endif length(imin) > 0indmin = sort([indmin imin]);endendminmax=cat(2,indmin,indmax);pos=sort(minmax);endfunction [mi,ai]=find_miai(ypoint)%Lyp=length(ypoint);al=wkeep(ypoint,Lyp-1,'l');ar=wkeep(ypoint,Lyp-1,'r');mi=(al+ar)/2;ai=abs(ar-al)/2;endfunction c=junzhi(a)l=length(a);al=wkeep(a,l-1,'l');ar=wkeep(a,l-1,'r');c=(al+ar)/2;endfunction d=link(a,b,c)d=[a';c';b']';%头：尾：中间endfunction f_value=chadian1(a,b,c)% chadian1 把端点及极值点处对应的总坐标值插入，原来的均值函数的方波序列中%输入参数a:点序列（行向量）（包含端点和极值点以在时间上的位置-横坐标）（n个）（点序列-横坐标）%输入参数b:段序列（行向量）（点序列a 每两点之间的纵坐标的值-纵坐标）（n-1）-（段序列-纵坐标）%输入参数c:点序列（行向量）（包含端点和极值点在对应时间上的幅值-纵坐标）（n个）-（点序列-纵坐标）%输入参数d:原始数据的采样精度%输出参数f_value（行向量）: 点序列a 插入段序列的值之后，以c的精度的值（对应于横坐标，纵坐标的值）%精度是0.001l=length(b);al=wkeep(a,l,'l');ar=wkeep(a,l,'r');d={[]};%d={0}这样是为了初始化元胞数组for i=1:l %采样精度0.001d{i}=ones(1,(ar(i)-al(i)-1))*b(i);%ones函数参数要为整数，unint16就是数据强制类型转换，end %这里没有使用到单独为uint16((ar(i)-al(i))*1000)-1)这个自变量赋值，所以只是个中间变量，对数据不会产生污染y=c(1);for i=1:ly=link(y,c(i+1),d{i});endf_value=y;endend%------function p=nengliang(y) % my=mean(y);% p=(y-my).*(y-my); % p=sum(p);p=sum(abs(y).^2);end%--------求一维序列的信息熵（香浓熵）的matlab程序实例对于一个二维信号，比如灰度图像，灰度值的范围是0-255，因此只要根据像素灰度值(0-255)出现的概率，就可以计算出信息熵。