【经验模态分解】基于时变滤波的经验模态分解TVF-EMD附 Matlab代码
【经验模态分解】基于时变滤波的经验模态分解TVF-EMD附 Matlab代码
TT_Matlab
博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，完整matlab代码或者程序定制加qq1575304183。
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技 术同步精进，
代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。
个人主页： Matlab科研工作室
个人信条：格物致知。
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击
智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统
信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机
内容介绍
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）是一种非常有效的信号分解方法，可以将信号分解成多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMF），每个IMF都具有自我调整的特性。然而，传统的EMD方法在处理非线性和非平稳信号时存在一些问题，例如模态混叠、模态过多等。
为了解决这些问题，时变滤波的经验模态分解（Time-Varying Filtered Empirical Mode Decomposition，TVF-EMD）被提出。TVF-EMD方法在传统EMD的基础上引入了时变滤波器，可以在分解过程中对信号进行滤波，从而提高了EMD方法的性能。
TVF-EMD方法的基本步骤如下：
对原始信号进行预处理，去除趋势项和高频噪声。
构造时变滤波器，对信号进行滤波。
提取信号的本征模态函数，直到剩余信号为单调函数为止。
TVF-EMD方法的优点在于可以避免传统EMD方法中的模态混叠和模态过多问题，同时还可以对信号进行滤波，提高分解的精度和稳定性。此外，TVF-EMD方法还可以应用于非线性和非平稳信号的分解，具有广泛的应用前景。
总之，TVF-EMD方法是一种非常有效的信号分解方法，可以在处理非线性和非平稳信号时提高分解的精度和稳定性。未来，TVF-EMD方法还有很多可以探索的方向，例如如何进一步提高分解的速度和精度，以及如何应用于更复杂的信号分析问题等。
部分代码
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
res = xlsread(’数据集.xlsx’);
%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)’;
T_train = res(temp(1: 240), 13)’;
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)’;
T_test = res(temp(241: end), 13)’;
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax(’apply’, P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果
参考文献
[1] 王开德,韩凯凯.基于时变滤波经验模态分解的轴承故障诊断[J].制造技术与机床, 2018, 000(012):42-46.
[2] 王开德,韩凯凯.基于时变滤波经验模态分解的轴承故障诊断[J].制造技术与机床, 2018(12):5.DOI:CNKI:SUN:ZJYC.0.2018-12-023.
[3] 周翀.基于时变滤波经验模态分解的转子系统故障诊断[D].华北电力大学(保定)[2023-12-15].