EMDHHT变换 在MATLAB中怎么弄啊？

EMD-HHT变换的经典文献
以下为一般性带附件资料发贴选项：
资料成文时间：1998
语言：英语
页数：96
何人（公司）所著：E Huang , Zheng Shen , Steven R Long ,Proc R Soc Lond A (1998) 454, 903
文件格式：PDF
文件原名：The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and
non-stationary time series analysis
你静心读完这篇文章一定有很大启发．
MATLAB应该足够了，我这么认为．
程序要自己写的，下的基本不合乎你的要求

无论是哪个平台都没法保证能100%进收件箱的，腾讯的反垃圾机制很严格，建议

1、不要全部只发腾讯的邮箱，可以网易邮箱、腾讯邮箱、sina邮箱、企业邮箱等穿插在一起。

2、降低发送的频率和数量，先少量发送测试，再慢慢增加。

3、使用变量功能和多个邮件模板来发，增加群发出去的每封邮件的差异，不让腾讯服务器判断为群发垃圾邮件

4、使用U-Mail邮件营销平台的效果预测功能，能很好的预测发送效果。

欢迎免费试用

这个分解是基于希尔伯特-黄变换和希尔伯特变换而来，通过黄变换滤除信号里局域的直流成分，短时内是纯交流成分。而之所以不直接使用希尔伯特变换后利用复信号的d(phi)/dt=w (phi是角度）的方式来求信号的瞬时频率，是因为信号可能存在非频率波动的成分，也就是说可能信号的波动是因幅值引起，这样求得的频率可能是负值，而希尔伯特变换的信号频率不存在负的，所以才需要以上的黄变换这个分解imf的过程。但这个分解精度纯粹因信号本身而异，存在一定的风险。不过据我认为，信号在离散的情况下，黄变换并不是必须的，只需要在希尔伯特变换之前加一些简单处理即可，这种方式得到的瞬时频率与用了imf后得到的再matlab下得到的图像基本一样。楼主可自己编写程序，这个程序包不是必须

这个不难的。LabVIEW中有现成的Matlab节点，可以直接使用，但是前提是要在电脑上安装Matlab。

Matlab节点位于：

程序调用如下图所示：

上面的input1，是在Maltab节点的左边框上右键—添加输入，并右键该输入接口，选择一维数组形式即可。把matlab代码放到其中就可以了，然后在右边框右键—添加输出，就可以获得信号处理后的结果了。

经验模态分解 (Empirical Mode Decomposition，EMD)是由美国工程师黄锷于1998年提出的一种信号的时频分析方法，这里的信号指的是时序信号。

常见的时序信号处理方法可以分为三类：时域、频域和时频域。时域分析特征包括均值、方差、峭度、峰峰值等；频域特征包括频率、能量等；而时频域分析有小波变换等。经验模态分解就属于一种时频分析方法。

黄锷认为所有的信号都是由有限个 本征模函数 (Intrinsic Mode Function, IMF )组成。IMF分量包含了原信号的不同时间尺度的局部特征信号。经验模态分解法能使非平稳数据进行平稳化处理，然后进行希尔伯特变换获得时频谱图，得到有物理意义的频率。 [1]

这和快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)有些像，FFT假设所有信号都是由很多周期性的正弦信号组成，这些信号有着不同的幅频和相位。使用FFT可以将时域信号转换到频域，但EMD分解后的信号还在时域，并且它没有假设信号是周期的且由很多基本的正弦信号组成。 [2]

但是EMD的使用存在一些限制条件：
⑴函数在整个时间范围内，局部极值点和过零点的数目必须相等，或最多相差一个；
⑵在任意时刻点，局部最大值的包络（上包络线）和局部最小值的包络（下包络线） 平均必须为零。

第一条什么意思呢，看看下面的图就明白了，它只能是下面这种情况：

假如我们有如下信号，它是由频率为1hz和4hz的正弦信号叠加而成：

我们发现得到的这个IMF同样满足EMD的两个条件，我们可以对该IMF从第一步开始计算第二个IMF，直到最终得到的信号是一个常数、单调或者只有一个极值为止。

因为电池没电，断电时机器人无法储存位置数据，所以会出现开机零点丢失。

这种情况不存在找回零点的说法，因为库卡采用的是增量式编码（极少数小机器人除外）。

需要做的是重新校正零点，其实就是让机器人再次进行编码器位置与机械零点的耦合。

这个过程可以选择两种工具进行校正，分别是千分表跟EMD（C2叫做EMT）。

千分表选项需要人工找到零点位置，然后按校正按钮。靠的是人肉眼读取千分表示数最小值，通过千分表找到零点标定槽最低点也就是机械零点。

EMD是库卡推出的官方校零工具，只要移动机器人到预标定位置，EMD可以自动找到零点并记录，精度高，无人为误差。

推荐使用EMD，需要EMD可以让库卡销售担保，从服务部借用。也可以向你们的设备商借用。也可以向库卡购买零点千分表基座，用自己的千分表来校零。

你的问题可以化为下面向量的问题
已知a=(1,1,1)，b=(-1,1,1)，c=a×u，d=c×u，
c和d的夹角是50°，c和v的夹角是55°，d和v的夹角是49°，
u⊥v，|u|=1，|v|=1
求u，v
题中的a，b,c,d,u,v均为三维向量，×表示向量内积，|u|表示向量u的模
其中，向量b对应你以前的（m,n,p），向量u对应你以前的（h,k,l）,向量v对应你以前的(u,v,w)
由上题，c=a×u，d=c×u可得c⊥u，d⊥u又u⊥v，且c,d,v有相同的起点即坐标原点，从而c,d,v在同一平面上且有相同的起点，且均与u垂直
所以c,d,v之间的夹角必定满足某个等式，回到题上也就是说，55°=50°+5°，
进一步说，你给的条件是矛盾的，所以matlab找不到解
就算你给出的条件是对的，由于你给出的前三个方程并非完全独立的，也不足以确定你想要的结果
追问
这是其中的一部分条件，我就是想问一下，怎么去编写一个不确定的参数，让它可以在矩阵中使用，还不出现Inner matrix dimensions must agree等错误

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