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
号的方法,从根本上有
别于传统的信号时频分析方法,并在实际应用中取得了很好的效果。
EMD分解算法通过层层筛选,得到信号不同时间特征尺度的IMF分量。EMD
分解的主要目的是为了将信号进行平稳化处理,对IMF分量进行Hilbert变换,进
一步得到IMF分量对应的瞬时频率成分,这样得到的瞬时频率有了合理的物理意
义。通过Hilbert得到的的Hilbert/Huang频谱图是时间和频率的二变量函数,从中
可以得到任意时刻的频率信息,包括频率的大小和幅度以及出现的对应时刻,能
够详细的刻画非平稳非线性信号的时频特性。
pyeemd 最近emd或者eemd的在气候中的应用也比较多,论坛里一般分享的最多的就是“官方”的matlab版本,这里我分享一个python的,网址在此 pyeemd。这个安装相对比较复杂一点(其实也没复杂到哪儿去)。
使用pyeemd需要libeemd,这是一个c语言写的库(编译时需要gsl库),下载后经过常规编译之后生成一个静态库libeemda,一个动态库libeemdso,和相应头文件 eemdh,一般指定静态库 a(LIBRARY_PATH)或者动态库 so(LD_LIBRARY_PATH)的位置就可以 。用C 直接用eemd这个库也可以,速度上比matlab版本是有提升的。
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