【MATLAB】EEMD+FFT+HHT组合算法

代码原理

EEMD(经验模态分解)+FFT(快速傅里叶变换)+HHT(希尔伯特-黄变换)组合算法是一种常用的信号处理和分析方法。这个组合算法包含了EEMD、FFT和HHT三个步骤,可以用于处理非线性和非平稳信号。

在MATLAB中,你可以按照以下步骤来实现EEMD+FFT+HHT组合算法:

1. EEMD经验模态分解:使用MATLAB中的EEMD函数对原始信号进行经验模态分解。经验模态分解是一种将非平稳信号分解成多个本征模态函数(IMF)的方法,每个IMF都表示具有特定频率和振幅的信号分量。

2. FFT快速傅里叶变换:对每个IMF使用MATLAB中的fft函数进行快速傅里叶变换,将信号从时域转换到频域,得到每个IMF的频谱信息。

3. HHT希尔伯特-黄变换:对每个IMF的频谱信号使用MATLAB中的hilbert函数进行希尔伯特-黄变换,获取信号的瞬时频率和振幅信息,实现对非线性和非平稳信号的更精细分析。

通过结合EEMD+FFT+HHT这个组合算法,你可以提取出信号的频谱特征和瞬时频率信息,用于分析信号的时频特性。

代码效果图

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