Matlab实现HHT程序(源码,非常珍贵)
matlab中搭建仿真T转换器(详细实验步骤)
猛叔教你一步一步用matlab搭建仿真T转换器别问我怎么搭建TST，我也不会。
猛叔制作,之前没怎么学过matlab,交换原理的课也没去听过，可能有错误，请谅解1. 安装matlab .之前安装2012b总结的安装和破解方法：点击百度云下载2.打开matlab, 选择simulink图标，如下图。
3.说明等界面打开后，点开第一个，画图所用的所有图标就在这里面。
懒得找的话就用上面那个搜索框，用望远镜搜索想要的图标，不知道要哪个图标，见下个步骤。
4.画图按照下图画好图，可以按照英文搜索图标画图。
可以看出一共可以分为四个部分,画好上面一个，可以复制粘贴。
最后面有一张黑色图片，放大可以看的很清楚，虽然不是同一张，但是内容差不多，可以参考那一个。
5．不是很清晰我就详细说明一下：一共要9个图标。
只说第一个图标：很重要的，其他看图搜索吧如何画图？在图表上点击右键，会出现 add to a new model ,以后的图标可以直接拖进这个图里面。
疑问?有人会问为什么搜索出来的第2个图标和第8个图标和下面的B C D 不一样，是因为下要改符号，怎么改，看下面。
改符号：图标2先不改，以后会自动生成的。
图标8：双击打开，改为:图标BCD: 双击打开，将字母A改为B C D 即可。
关于那个示波器，两个可以合在一起，还有可以更改纵横坐标显示，自己摸索吧。
不方便就用一个接线入口的。
连线很简单。
自此图标说明完毕。
6.做实验一共有四列数据：第一列：数据如下：示例：第一个的改法，其他按照上图修改，英语请字典。
第二列：示例：最后一个：第三列：如同上面所说，改了之后折线会变过来的。
示例：最后一个第四列：1和2 改法一样，都改第一个数据为4.数据改好。
7.实验出结果点一下下图那个图标结果：点一下那两个示波器。
至于结果说明了什么呢？见文档：点击百度云下载如果觉得自己牛逼了，可以做8个的。
如下图，其实原理都一样，对于有密集恐惧症的我来说，尝试了一下，失败了。
matlab hht变换代码
matlab hht变换代码
在MATLAB中，可以使用以下代码实现希尔伯特-黄变换（HHT）：
% 读取信号
Fs = 1000; % 采样频率
t = (0:1/Fs:length(x)-1/Fs); % 时间向量
x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); % 合成信号
% 希尔伯特-黄变换
[imf,t,A,f] = eemd(x,5); % 使用EEMD方法进行HHT变换
% 绘制原始信号和IMFs
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t,x);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
for k = 1:length(imf)
plot(t,imf(k));
end
title('IMFs');
在上述代码中，x是一个合成信号，它由两个正弦波组成。
使用eemd函数对信号进行希尔伯特-黄变换，该函数使用经验模式分解（EMD）方法进行分解。
eemd函数的输出包括：
●imf：固有模式函数（IMFs）
●t：时间向量
●A：每个IMF的瞬时幅度
●f：每个IMF的瞬时频率
最后，使用subplot和plot函数绘制原始信号和IMFs。
HHT变换-固有模态函数IMF-经验模式分解EMD-端点延拓-EMD结束准则-Hilbert谱
HHT变换1.1简介传统的信号处理方法，如傅立叶分析是一种纯频域的分析方法。
它用频率不同的各复正弦分量的叠加来拟合原函数，也即用()ωF在有限频域上的信息不足以确定在任意小f。
而()ωF来分辨()ω范围内的函数()ωf，特别是非平稳信号在时间轴上的任何突变，其频谱将散布在整个频率轴上。
而且，非平稳动态信号的统计特性与时间有关，对非平稳信号的处理需要进行时频分析，希望得到时域和频域中非平稳信号的全貌和局域化结果。
在傅立叶变换中，人们若想得到信号的时域信息，就得不到频域信息。
反之亦然。
后来出现的小波（Wavelet）变换通过一种可伸缩和平移的小波对信号变换，从而达到时频局域化分析的目的。
但这种变换实际上没有完全摆脱傅立叶变换的局限，它是一种窗口可调的傅立叶变换，其窗内的信号必须是平稳的。
另外，小波变换是非适应性的，小波基一旦选定，在整个信号分析过程中就只能使用这一个小波基了。
HHT（Hilbert-Huang Transform）技术是(1998年由NASA的Norden E Huang 等提出的新的信号处理方法。
该方法适用于非线性非平稳的信号分析，被认为是近年来对以傅立叶变换为基础的线性和稳态谱分析的一个重大突破。
目前HHT技术已用于地球物理学和生物医学等领域的研究，并取得了较好的结果。
存在的问题尽管HHT技术在处理非线性、非稳态信号方面有很大的优势，但是这个方法本身还是有许多的问题有待进一步研究。
正如Huang 在文章中指出的那样，对于这种新的信号处理方法，其基的完备性还需要严密的证明。
另外，在做Hilbert变换时出现的边界效应也需要更好的方法来解决。
但是，HHT技术中最严重，也是现今研究的最多的是EMD 分解中的包络过程。
从对EMD分解方法的介绍可以看出，包络线的构造影响着整个分解的结果，也决定了后面的Hilbert变换。
Huang 采用的三次样条插值来拟和包络线。
在实际应用中，发现这样做会产生严重的边界效应，污染了原始数据。
hht函数
hht函数
HHT函数是一种基于赫斯特矩阵的数学工具，其全称为Hilbert-Huang变换。
该函数使用经验模态分解（EMD）算法将数据分解为若干固有模态函数（IMF），然后对每个IMF进行希尔伯特变换，最后将变换后的所有函数相加，得到HHT函数的结果。
HHT函数的应用十分广泛，可用于信号处理、图像分析、生物医学和金融分析等领域。
在信号处理方面，HHT函数可以用于分析和预测地震、股票市场和天气等复杂系统的行为。
在生物医学方面，HHT函数可用于检测脑电图（EEG）信号、心电图（ECG）信号和脑血流动力学（CBF）等生理信号的频率和振幅的变化。
遗传算法经典MATLAB代码
遗传算法经典学习Matlab代码遗传算法实例:也是自己找来的，原代码有少许错误，本人都已更正了，调试运行都通过了的。
对于初学者，尤其是还没有编程经验的非常有用的一个文件遗传算法实例% 下面举例说明遗传算法%% 求下列函数的最大值%% f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10]%% 将x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题，一个10位的二值数提供的分辨率是每为(10-0)/(2^10-1)≈0.01。
%% 将变量域[0,10] 离散化为二值域[0,1023], x=0+10*b/1023, 其中 b 是[0,1023] 中的一个二值数。
%% %%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%% 编程%-----------------------------------------------% 2.1初始化(编码)% initpop.m函数的功能是实现群体的初始化，popsize表示群体的大小，chromlength表示染色体的长度(二值数的长度)，% 长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。
%遗传算法子程序%Name: initpop.m%初始化function pop=initpop(popsize,chromlength)pop=round(rand(popsize,chromlength)); % rand随机产生每个单元为{0,1} 行数为popsize，列数为chromlength的矩阵，% roud对矩阵的每个单元进行圆整。
FFT与HHT实例操作步骤1
FFT与HHT实例
1.打开Xstart，登陆到并行计算机。
2.在界面中输入pbsnodes，查看各节点运行情况。
3.第14节点loadsave=0，选择该节点，在界面中输入ssh –X node14 回车，输入密码：111111，再回车。
4.输入matlab ，运行软件。
5．下面构造一个信号，该信号由一个频率为5HZ 的正弦函数和一个频率随时间
变化的函数组成：210sin()sin(10)y t t ππ=+。
6.查看该函数的时域信号。
7.做FFT图。
先再本机上安装origin软件，然后打开。
8.双击matlab中我workspace的y，在array editor中选重整行右击copy。
9.在origin中选中B(y)右击粘贴。
10.选中B(y)列点击→分析→快速傅立叶变换。
11.调整坐标。
双击X轴刻度 刻度，把0.65改为0.5，应用。
12. 用除因子除0.001，确定。
13.双击曲线，颜色改为蓝色。
14.对y作EMD分解。
在matlab中输入imf=emd(y);
visuemd(imf);
15.HHT分解。
在matlab中输入：[A,f,tt]=hhspectrum(imf);
[im,tt]=toimage(A,f);
figure;
disp_hhs(im)。
matlab程序代码
ie=ie+1;
end
end
if(ie==dd)
break;
end
end
h0=reshape(h0,length(h0),1);
return
function[n1,k]=chkdat(sd,pn,n1)
n=length(n1);
k=0;
for i=1:n
i1=0;
for j=1:sቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
if(n1(i)==pn(j))
i1=1;
n1(i)=j;
break;
pn=fscanf(fid1,'%f',sd); %点号
%known data
h0=fscanf(fid1,'%f',ed); %已知点高程
h0(dd+1:ed+dd)=h0(1:ed)
heightdiff=fscanf(fid1,'%f',[4,gd]);
heightdiff=heightdiff';
Qff=A*Qxx*A';
uw1=uw0*sqrt(diag(Qff)); %高差平差值中误差
h=[h;h00]; %所有点高程
h0=[h0;h00];
dh=[dh;zeros(ed,1)];
return
function [ed,dd,sd,gd,pn,h0,k1,k2,h1,s]=readlevelnetdata;
end
end
if(i1==0)
% fprintf(fit2,'%5d%5d\n',n1(i));
地震波matlab hht变换代码
地震波是指在地壳或地球内部产生的地震所携带的波动。
它是由地震破裂过程中的释放的能量引起的，具有复杂的波形和频谱特征。
地震波的研究对于地震学、地质学和工程地质学等领域有着重要的意义。
而Hilbert-Huang变换（HHT）则是一种能够有效处理非线性和非平稳信号的信号分析方法，它在地震波分析中具有广泛的应用。
在本文中，将介绍关于地震波以及HHT变换在Matlab中的代码实现，并对其进行深入探讨。
1. 地震波的特性地震波是地球内部或地表突然发生破裂时产生的振动波动，具有地球内部介质的特性。
地震波可分为P波、S波和面波等，它们在地震波传播过程中有着不同的特性表现。
地震波的振动特性呈现出复杂的波形和频谱结构，因此需要进行深入的分析和研究。
2. Hilbert-Huang变换（HHT）简介HHT是一种基于固有局部特征的自适应信号分析方法，由黄庭坚和黄淳在1996年提出。
它是一种多尺度、多分量和非线性的信号分析方法，适用于分析非线性和非平稳信号。
HHT主要包括经验模态分解（EMD）和 Hilbert 谱分析两部分，它可以将信号分解成若干本征模态函数（IMF），从而实现信号的时频特性分析。
HHT在地震波分析中可以有效地提取信号的时频特征，揭示信号内部的非线性和非平稳信息，具有很高的应用价值。
3. Matlab中的HHT变换代码实现在Matlab中，可以利用现有的工具箱或自行编写代码实现HHT变换。
需要对地震波信号进行预处理，包括去噪、滤波等操作，以保证HHT变换的准确性和稳定性。
接下来，可以利用Matlab内置的信号处理工具箱或自行编写代码实现HHT变换。
需要进行经验模态分解（EMD），将地震波信号分解成若干本征模态函数（IMF），然后对每个IMF进行Hilbert变换，得到相位和振幅信息，最终得到信号的时频分布。
通过Matlab的可视化工具，可以直观地展示地震波信号的时频特性，以及各个IMF的分布规律。
4. 个人观点和理解在地震波分析中，HHT变换具有独特的优势，能够有效地揭示地震波信号的非线性和非平稳特性。
Matlab中的时间频率分析技术与实现
Matlab中的时间频率分析技术与实现引言时间频率分析是一种对信号进行多尺度分析的方法，其目的是揭示信号在时间和频率上的动态变化特征。
在信号处理、通信工程、医学图像处理等领域，时间频率分析技术被广泛应用于信号处理、噪声去除、图像增强和特征提取等方面。
Matlab作为一款常用的科学计算软件，提供了丰富的时间频率分析工具箱，使我们能够便捷地实现时间频率分析。
一、傅里叶变换与频谱分析傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法。
它将信号分解为一系列正弦波的叠加，通过频谱图能够清晰地表示信号在频域上的特性。
在Matlab中，我们可以使用fft函数对信号进行傅里叶变换和频谱分析。
在实际应用中，我们需要注意信号的采样率和采样点数对频谱分析结果的影响。
低采样率可能导致信号的频谱无法准确表示，而高采样点数则会增加计算量。
因此，在进行频谱分析前，我们应该根据实际需求合理选择采样率和采样点数。
二、短时傅里叶变换与时频谱分析傅里叶变换对整个信号进行频谱分析，但无法直观地反映信号在时间上的变化。
为了解决这个问题，短时傅里叶变换（STFT）被引入。
STFT将信号分割成小的时间窗口，然后对每个时间窗口进行傅里叶变换，最后得到信号的时频谱图。
在Matlab中，我们可以使用spectrogram函数来实现短时傅里叶变换和时频谱分析。
该函数能够生成对数谱图，以直观地展示信号在时间和频率上的变化。
我们可以通过调整窗口长度和窗口类型等参数来控制时频谱分析的精细程度。
三、小波变换与小波包分析傅里叶变换和短时傅里叶变换只适用于处理线性平稳信号，对于非线性和非平稳信号的分析效果较差。
小波变换（Wavelet Transform）在这种情况下发挥了重要的作用。
小波变换采用小波函数作为基函数，具有时变性的特点，能够精确地反映信号在时间和频率上的特征。
Matlab提供了丰富的小波分析工具箱，可以方便地实现小波变换和小波包分析。
小波包分析是小波变换的一种扩展形式，能够提供更丰富的频率分辨率和时间分辨率。
Matlab源程序代码
正弦波的源程序：(一)，用到的函数1,f2t函数function x=f2t(X)global dt df t f T N%x=f2t(X)%x为时域的取样值矢量%X为x的傅氏变换%X与x长度相同并为2的整幂%本函数需要一个全局变量dt(时域取样间隔) X=[X(N/2+1:N),X(1:N/2)];x=ifft(X)/dt;end2,t2f函数。
function X=t2f(x)global dt df N t f T%X=t2f(x)%x为时域的取样值矢量%X为x的傅氏变换%X与x长度相同,并为2的整幂。
%本函数需要一个全局变量dt(时域取样间隔) H=fft(x);X=[H(N/2+1:N),H(1:N/2)]*dt;end(二),主程序。
1，%（1）绘出正弦信号波形及频谱global dt df t f Nclose allk=input('取样点数＝2^k, k取10摆布');if isempty(k), k=10; endf0=input('f0=取1(kz)摆布');if isempty(f0), f0=1; endN=2^k;dt=0.01; %msdf=1/(N*dt); %KHzT=N*dt; %截短期Bs=N*df/2; %系统带宽f=[-Bs+df/2:df:Bs]; %频域横坐标t=[-T/2+dt/2:dt:T/2]; %时域横坐标s=sin(2*pi*f0*t); %输入的正弦信号S=t2f(s); %S是s的傅氏变换a=f2t(S); %a是S的傅氏反变换a=real(a);as=abs(S);subplot(2,1,1) %输出的频谱plot(f,as,'b');gridaxis([-2*f0,+2*f0,min(as),max(as)])xlabel('f (KHz)')ylabel('|S(f)| (V/KHz)') %figure(2)subplot(2,1,2)plot(t,a,'black') %输出信号波形画图gridaxis([-2/f0,+2/f0,-1.5,1.5])xlabel('t(ms)')ylabel('a(t)(V)')gtext('频谱图')最佳基带系统的源程序：(一)，用到的函数f2t函数和t2f函数。
matlab国赛算法源代码
matlab国赛算法源代码国赛算法源代码主要包括各种数学建模常用算法的实现，如评价预测、优化等。
在这些算法中，有一些经典的算法在MATLAB中已有现成的源代码。
以下是一些建议您关注的MATLAB国赛算法源代码：1. 线性规划：MATLAB中有现成的线性规划求解器，可以使用`linprog`函数进行求解。
2. 非线性规划：MATLAB中的优化工具箱提供了非线性规划的求解方法，如梯度下降、牛顿法等。
3. 遗传算法：MATLAB的遗传算法工具箱（GA）提供了遗传算法的实现，可以用于解决优化问题、信号处理、图像处理等问题。
4. 神经网络：MATLAB中的神经网络工具箱（NN）提供了神经网络的构建、训练和仿真功能，可以用于分类、预测等任务。
5. 支持向量机：MATLAB中的统计学习工具箱（SLS）提供了支持向量机（SVM）的实现，可以用于分类和回归任务。
6. 决策树：MATLAB中的统计学习工具箱还提供了决策树的实现，可以用于分类和回归任务。
7. 聚类算法：MATLAB中的聚类算法包括K均值聚类、高斯混合模型等，可以用于无监督学习任务。
8. 时间序列分析：MATLAB中的时间序列分析工具箱（TS）提供了多种时间序列分析方法，如ARIMA模型、状态空间模型等。
9. 图像处理：MATLAB中的图像处理工具箱（IP）提供了丰富的图像处理算法，如滤波、特征提取、目标检测等。
10. 网络优化：MATLAB中的网络优化工具箱（NW）提供了网络优化方法的实现，如最短路径算法、最大流最小割算法等。
以上仅为部分国赛算法源代码的示例，实际应用中，您可能需要根据具体问题选择合适的算法并进行相应的调整。
在备战国赛过程中，可以通过学习这些经典算法的源代码，了解其原理和实现，从而提高自己的数学建模和编程能力。
同时，也可以参考一些国内外优秀的数学建模竞赛论文，学习他们的方法和思路。
最后，祝您在比赛中取得好成绩！。
Matlab实现HHT程序(源码)
clear all;x=load ('065140106、TXT');fs=;N=length(x);t=0:1/fs:(N-1)/fs;z=x;c=emd(z);%计算每个IMF分量及最后一个剩余分量residual与原始信号得相关性[m,n]=size(c);for i=1:m;a=corrcoef(c(i,:),z);xg(i)=a(1,2);endxg;for i=1:m-1%--------------------------------------------------------------------%计算各IMF得方差贡献率%定义:方差为平方得均值减去均值得平方%均值得平方%imfp2=mean(c(i,:),2)、^2%平方得均值%imf2p=mean(c(i,:)、^2,2)%各个IMF得方差mse(i)=mean(c(i,:)、^2,2)-mean(c(i,:),2)、^2;end;mmse=sum(mse);for i=1:m-1mse(i)=mean(c(i,:)、^2,2)-mean(c(i,:),2)、^2;%方差百分比,也就就是方差贡献率mseb(i)=mse(i)/mmse*100;%显示各个IMF得方差与贡献率end;%画出每个IMF分量及最后一个剩余分量residual得图形figure(1)for i=1:m-1disp(['imf',int2str(i)]) ;disp([mse(i) mseb(i)]);end;subplot(m+1,1,1)plot(t,z)set(gca,'fontname','times New Roman')set(gca,'fontsize',14、0)ylabel(['signal','Amplitude'])for i=1:m-1subplot(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)])endsubplot(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得幅频曲线figure(2)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-1subplot(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'])endsubplot(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);sp=dx、/dt;figure(6)plot(t(1:N-1),sp)title('瞬时频率')%计算HHT时频谱与边际谱[A,fa,tt]=hhspectrum(c);[E,tt1]=toimage(A,fa,tt,length(tt));figure(3)disp_hhs(E,tt1) %二维图显示HHT时频谱,E就是求得得HHT谱pausefigure(4)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')hold onendhold offE=flipud(E);for k=1:size(E,1)bjp(k)=sum(E(k,:))*1/fs;endf=(1:N-2)/N*(fs/2);figure(5)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 < 2t=1:size(x,2);endif nargin < 3l=1;endif nargin < 4aff = 0;endif min(size(x)) == 1if size(x,2) == 1if nargin < 2t = 1:size(x,2);endendNmodes = 1;elseNmodes = size(x,1);endlt=length(t);tt=t((l+1):(lt-l));for i=1:Nmodesan(i,:)=hilbert(x(i,:)')';f(i,:)=instfreq(an(i,:)',tt,l)';A=abs(an(:,l+1:end-l));if affdisprog(i,Nmodes,max(Nmodes,100))endendfunction 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)figurecolormap(bone)colormap(1-colormap);if nargin==1inf=-20;t = 1:size(im,2);endif nargin == 2if length(t) == 1inf = t;t = 1:size(im,2);elseendendif inf >= 0error('inf doit etre < 0')endM=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默认计算得信号就是从0开始得t=linspace(t(1),t(L),N);deta=t(2)-t(1);m=0:N-1;f=1、/(N*deta)*m;%下面计算得Y就就是x(t)得傅里叶变换数值%Y=exp(i*4*pi*f)、*fft(y)%将计算出来得频谱乘以exp(i*4*pi*f)得到频移后[-2,2]之间得频谱值Y=fft(y);z=sqrt(Y、*conj(Y));。
Hilbert-HuangTransform：matlab希尔伯特-黄变换：matlab实现
Hilbert-HuangTransform：matlab希尔伯特-黄变换：matlab实现关于Hilbert-Huang的matlab实现，材料汇总，⽐较杂...感谢所有⽹络上的贡献者们:)核⼼：以下代码计算HHT边际谱及其对应频率⼯具包要求：G-Rilling EMD Toolbox，TFTB Toolbox附：黄锷先⽣课题组开发的⼯具包（可以在找到），这⾥并未⽤到。
% Empirical mode decomposition, resulting in intrinc mode functions.% Without parameter 'MAXMODES' the process may be seriously delayed by% decompose original signals into too many IMFs (not necessary, 9 is% enough generally)imfs = emd(oriSig, 'MAXMODES', 9);% HHT spectrum: hhtS[A, f, t] = hhspectrum(imfs);[hhtS, ~, fCent] = toimage(A, f, t);% Marginal hilbert spectrum: hhtMS, xf: correspondig frequencyfor k = 1 : size(hhtS, 1)hhtMS(k) = sum(hhtS(k, : )) * 1 / fs;endxf = fCent(1, :) .* fs;简单来说，设置好路径之后输⼊install_emd即可。
hhspectrum 函数说明（8楼：⽼⽼的学⽣）% [A,f,tt] = HHSPECTRUM(imf,t,l,aff)% Input:%- imf : matrix with one IMF per row % 将emd分解得到的IMF代⼊就可以，就是你的程序中写的c变量，不⽤加最后⼀⾏的趋势项%- t : time instants % 瞬时时间或持续时间？？（写[1:信号长度]就可以，真实的时间可以根据采样率转换%- l : estimation parameter for instfreq % 瞬时频率的估计参数？？（写1就可以，决定瞬时频率估计时的边界从第⼏个点开始%- aff : if 1, displays the computation evolution % 显⽰计算进程选项，不想显⽰写0就可以%% Output:% - A : amplitudes of IMF rows% - f : instantaneous frequencies% - tt : truncated time instants % 截⽌时间？？（截断时间，返回的是瞬时频率对应的时间，要⽐原来信号的时间按短，由前⾯的l值决定）%% calls:% - hilbert : computes the analytic signal% - instfreq : computes the instantaneous frequency % 瞬时频率%% Example：[A,f,tt] = hhspectrum(c(1:end-1,:),[1:n],1,0);[im,tt,ff] = toimage(A,f,tt,512);disp_hhs(im,tt,[],fs);9楼：⽼⽼的学⽣关于时频图的概念，我认为是与诸如⼩波，gabor等联合时频分析⽅法联系在⼀起的。
matlab源代码
例错误!文档中没有指定样式的文字。
-1%周期信号（方波）的展开,fb_jinshi.mclose all;clear all;N=100; %取展开式的项数为2N＋1项T=1;fs=1/T;N_sample=128; %为了画出波形，设置每个周期的采样点数dt = T/N_sample;t=0:dt:10*T-dt;n=-N:N;Fn = sinc(n/2).*exp(-j*n*pi/2);Fn(N+1)=0;ft = zeros(1,length(t));for m=-N:Nft = ft + Fn(m+N+1)*exp(j*2*pi*m*fs*t);endplot(t,ft)例错误!文档中没有指定样式的文字。
-4利用FFT计算信号的频谱并与信号的真实频谱的抽样比较。
脚本文件T2F.m定义了函数T2F，计算信号的傅立叶变换。
function [f,sf]= T2F(t,st)%This is a function using the FFT function to calculate a signal's Fourier %Translation%Input is the time and the signal vectors,the length of time must greater %than 2%Output is the frequency and the signal spectrumdt = t(2)-t(1);T=t(end);df = 1/T;N = length(st);f=-N/2*df:df:N/2*df-df;sf = fft(st);sf = T/N*fftshift(sf);脚本文件F2T.m定义了函数F2T，计算信号的反傅立叶变换。
function [t st]=F2T(f,sf)%This function calculate the time signal using ifft function for the input %signal's spectrumdf = f(2)-f(1);Fmx = ( f(end)-f(1) +df);dt = 1/Fmx;N = length(sf);T = dt*N;%t=-T/2:dt:T/2-dt;t = 0:dt:T-dt;sff = fftshift(sf);st = Fmx*ifft(sff);另写脚本文件fb_spec.m如下：%方波的傅氏变换, fb_spec.mclear all;close all;T=1;N_sample = 128;dt=T/N_sample;t=0:dt:T-dt;st=[ones(1,N_sample/2), -ones(1,N_sample/2)]; %方波一个周期subplot(211);plot(t,st);axis([0 1 -2 2]);xlabel('t'); ylabel('s(t)');subplot(212);[f sf]=T2F(t,st); %方波频谱plot(f,abs(sf)); hold on;axis([-10 10 0 1]);xlabel('f');ylabel('|S(f)|');%根据傅氏变换计算得到的信号频谱相应位置的抽样值sff= T^2*j*pi*f*0.5.*exp(-j*2*pi*f*T).*sinc(f*T*0.5).*sinc(f*T*0.5);plot(f,abs(sff),'r-')例错误!文档中没有指定样式的文字。
HHT变换讲义
HHT变换讲义1.1简介传统的信号处理方法，如傅立叶分析是一种纯频域的分析方法。
它用频率不同的各复正弦分量的叠加来拟合原函数，也即用()ωf。
而()ωF在有F来分辨()ω限频域上的信息不足以确定在任意小范围内的函数()ωf，特别是非平稳信号在时间轴上的任何突变，其频谱将散布在整个频率轴上。
而且，非平稳动态信号的统计特性与时间有关，对非平稳信号的处理需要进行时频分析，希望得到时域和频域中非平稳信号的全貌和局域化结果。
在傅立叶变换中，人们若想得到信号的时域信息，就得不到频域信息。
反之亦然。
后来出现的小波（Wavelet）变换通过一种可伸缩和平移的小波对信号变换，从而达到时频局域化分析的目的。
但这种变换实际上没有完全摆脱傅立叶变换的局限，它是一种窗口可调的傅立叶变换，其窗内的信号必须是平稳的。
另外，小波变换是非适应性的，小波基一旦选定，在整个信号分析过程中就只能使用这一个小波基了。
HHT（Hilbert-Huang Transform）技术是(1998年由NASA的Norden E Huang 等提出的新的信号处理方法。
该方法适用于非线性非平稳的信号分析，被认为是近年来对以傅立叶变换为基础的线性和稳态谱分析的一个重大突破。
目前HHT 技术已用于地球物理学和生物医学等领域的研究，并取得了较好的结果。
存在的问题尽管HHT技术在处理非线性、非稳态信号方面有很大的优势，但是这个方法本身还是有许多的问题有待进一步研究。
正如Huang 在文章中指出的那样，对于这种新的信号处理方法，其基的完备性还需要严密的证明。
另外，在做Hilbert变换时出现的边界效应也需要更好的方法来解决。
但是，HHT技术中最严重，也是现今研究的最多的是EMD 分解中的包络过程。
从对EMD分解方法的介绍可以看出，包络线的构造影响着整个分解的结果，也决定了后面的Hilbert变换。
Huang 采用的三次样条插值来拟和包络线。
在实际应用中，发现这样做会产生严重的边界效应，污染了原始数据。
MATLAB实现
MATLAB实现
1.MATLAB环境变量的安装
（1）安装MATLAB软件：
2）运行安装文件，弹出“MATLAB欢迎界面”，点击“后续步骤”-“选择安装”，安装MATLAB，安装过程中会有选择项出现，一定要多看清楚，要不然安装默认配置不一定就是最佳；
3）安装完成后，MATLAB会自动创建“MATLAB文件”文件夹，在这里有一些文件和文件夹，其中“bin”文件夹里有所有可用的程序，“matlab”文件夹里有很多用于开发matlab程序的资源，以及“lib”文件夹，里边有很多可以使用的matlab函数库；
4）双击运行MATLAB，第一次启动会检查环境变量，确定安装程序将有效的MATLAB文件添加到系统环境变量，完成后会有“matlab欢迎界面”，点击“开始”，就可以使用matlab了。
（2）设置MATLAB环境变量：
1）在Windows系统下，打开“控制面板”，选择“系统和安全”-“系统”-“高级系统设置”-“环境变量”；
2）找到“Path”，把MATLAB安装目录下bin文件夹路径加入Path 中，比如D:\Matlab\bin；
3）在“新建”处新建一个环境变量名为“MATLAB_HOME”。
EMD分解HHT变化matlab源代码
EMD分解HHT变化matlab源代码第一篇：EMD分解HHT变化matlab源代码%function [] = UseEMD(x,t)function [] = UseEMD()%UNTITLED2 Summary of this function goes here %Detailed explanation goes hereN = 39;% # of data samplest = linspace(0,1,N);x=[20.3421.2520.6219.317.615.6815.4616.2717.9418.9718.7118.4719.1119.3118.6717.3216.2116.0916.0417.5419.320.1120.4221.3321.9422.1722.9723.0923.3923.9726.7129.3129.8230.3529.7827.9427.1727.8327.36];y=fft(x);plot(y,x);[imf,ort,nbits] = emd(x);emd_visu(x,t,imf,1);%¾ùÖµµÄƽ·½imfp2=mean(imf,2).^2%ƽ·½µÄ¾ùÖµimf2p=mean(imf.^2,2)%¸÷¸öIMFµÄ·½²îmse=imf2p-imfp2%·½²î°Ù·Ö±È£¬Ò²¾ÍÊÇ·½²î¹±Ï×ÂÊmseb=mse/sum(mse)*100%ÏÔʾ¸÷¸öIMFµÄ·½²îºÍ¹±Ï×ÂÊ[mse mseb]%¼ÆËãimfµÄÐÐÁÐάÊý[m,n] = size(imf)hx = hilbert(x)xf = real(hx);xi = imag(hx);%¼ÆËã˲ʱÕñ·ùA=sqrt(xf.^2 + xi.^2);figure(4)plot(t,A);title('˲ʱÕñ·ù')%¼ÆËã˲ʱÏàλp=angle(hx);figure(5);plot(t,p);title('˲ʱÏàλ')%¼ÆËã˲ʱƵÂÊ%dt = diff(t);%dx=diff(p);%sp = dx./dt;%figure(6);%plot(t(1:N-1),sp);title('˲ʱƵÂÊ') %imf1µÄhilbert±ä»»xn1 = hilbert(imf(1,:));xr1 = real(xn1);xi1 = imag(xn1);%imf1µÄ˲ʱÕñ·ùA1=sqrt(xr1.^2+xi1.^2);figure(7);subplot(2,1,1);plot(t,A1);xlabel('ʱ¼äª¡tª¢');ylabel('˲ʱÕñ·ù');title('imf1')%imf2µÄHilbert±ä»»xn2=hilbert(imf(2,:));xr2=real(xn2);xi2=imag(xn2);%imf2µÄ˲ʱÕñ·ùA2=sqrt(xr2.^2+xi2.^2); subplot(2,1,2);plot(t,A2);xlabel('ʱ¼äª¡tª¢');ylabel('˲ʱÕñ·ù');title('imf2')%imf1µÄ˲ʱÏàλP1=atan2(xi1,xr1);figure(8);subplot(2,1,1);plot(t,P1);xlabel('ʱ¼äª¡tª¢');ylabel('˲ʱÏàλ');title('imf1')%imf2µÄ˲ʱÏàλP2=atan2(xi2,xr2);subplot(2,1,2);plot(t,P2);xlabel('ʱ¼äª¡tª¢');ylabel('˲ʱÏàλ');title('imf2')%imf1˲ʱƵÂÊxh1=unwrap(P1);fs=1000;xhd1=fs*diff(xh1)/(2*pi);figure(9);subplot(2,1,1);plot(t(1:38),xhd1);xlabel('ʱ¼äª¡tª¢');ylabel('˲ʱƵÂÊ');title('imf1')%imf2˲ʱƵÂÊxh2=unwrap(P2);fs=1000;xhd2=fs*diff(xh2)/(2*pi);subplot(2,1,2);plot(t(1:38),xhd2);xlabel('ʱ¼äª¡tª¢');ylabel('˲ʱƵÂÊ');title('imf2')%¼ÆËãHHTµÄʱƵÆ×[A, fa, tt] = hhspectrum(imf);if size(imf,1)> 1[A,fa,tt] = hhspectrum(imf(1:end-1, :));else [A,fa,tt] = hhspectrum(imf);end[E,tt1]=toimage(A,fa,tt,length(tt));disp_hhs(E,[],fs)%¶þάͼÐÎÏÔʾHHTÊÓƵÆת£EÊÇÇóµÃµÄHHTÆ×for i=1:m-1faa=fa(i,:);[FA,TT1]=meshgrid(faa,tt1);%ÈýάͼÏÔʾHHTʱƵͼfigur e(11);surf(FA,TT1,E)title('HHTʱƵÆ×ÈýάÏÔʾ')end%»-±ß¼ÊÆ×E=flipud(E);for k=1:size(E,1)bjp(k)=sum(E(k,:))*1/fs;endf =(0:N-3)/N*(fs/2);figure(12)plot(f,bjp);end注意：matlab中需加载instfreq.m文件，从网上可下到第二篇：LU分解MatLab算法分析最近矩阵分析老师出了一道题目作为作业，是一道程序题，题目是对A矩阵做LU分解，要求能对A实现PA=LU的分解，并最终输出L，U，P矩阵。
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clear all;x=load ('06514135360001170106.TXT');fs=1000000;N=length(x);t=0:1/fs:(N-1)/fs;z=x;c=emd(z);%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);endxg;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;end;mmse=sum(mse);for i=1:m-1mse(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end;%画出每个IMF分量及最后一个剩余分量residual的图形figure(1)for i=1:m-1disp(['imf',int2str(i)]) ;disp([mse(i) mseb(i)]);end;subplot(m+1,1,1)plot(t,z)set(gca,'fontname','times New Roman')set(gca,'fontsize',14.0)ylabel(['signal','Amplitude'])for i=1:m-1subplot(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)])endsubplot(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figure(2)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-1subplot(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'])endsubplot(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);sp=dx./dt;figure(6)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));figure(3)disp_hhs(E,tt1) %二维图显示HHT时频谱，E是求得的HHT谱pausefigure(4)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')hold onendhold offE=flipud(E);for k=1:size(E,1)bjp(k)=sum(E(k,:))*1/fs;endf=(1:N-2)/N*(fs/2);figure(5)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 < 2t=1:size(x,2);endif nargin < 3l=1;endif nargin < 4aff = 0;endif min(size(x)) == 1if size(x,2) == 1if nargin < 2t = 1:size(x,2);endendNmodes = 1;elseNmodes = size(x,1);endlt=length(t);tt=t((l+1):(lt-l));for i=1:Nmodesan(i,:)=hilbert(x(i,:)')';f(i,:)=instfreq(an(i,:)',tt,l)';A=abs(an(:,l+1:end-l));if affdisprog(i,Nmodes,max(Nmodes,100))endendfunction 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)figurecolormap(bone)colormap(1-colormap);if nargin==1inf=-20;t = 1:size(im,2);endif nargin == 2if length(t) == 1inf = t;t = 1:size(im,2);elseendendif inf >= 0error('inf doit etre < 0')endM=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);m=0:N-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Y=fft(y);z=sqrt(Y.*conj(Y));。