Matlab实现HHT程序(源码,非常珍贵)

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1、-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)

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)se

3、t(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 Roma

4、n)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,:)

5、;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=

6、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

7、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

8、);endif nargin 3l=1;endif nargin 4aff = 0;endif min(size(x) = 1if size(x,2) = 1x = x;if nargin = 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=2nextpow2(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);2欢迎下载

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