佛山新网站建设价格,wordpress口塞,价值30万的网站建设,温州网站制作计划时序分解 | Matlab实现CEEMD互补集合经验模态分解时间序列信号分解 目录 时序分解 | Matlab实现CEEMD互补集合经验模态分解时间序列信号分解效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 Matlab实现CEEMD互补集合经验模态分解时间序列信号分解 1.分解效果图 #xff0…时序分解 | Matlab实现CEEMD互补集合经验模态分解时间序列信号分解 目录 时序分解 | Matlab实现CEEMD互补集合经验模态分解时间序列信号分解效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 Matlab实现CEEMD互补集合经验模态分解时间序列信号分解 1.分解效果图 效果如图所示可完全满足您的需求 2.直接替换txt数据即可用 适合新手小白 注释清晰 3.附赠案例数据 直接运行main一键出图 程序设计
完整源码和数据获取方式Matlab实现CEEMD互补集合经验模态分解时间序列信号分解。
function allmodeceemd(Y,Nstd,NE,TNM)
% find data length
xsizelength(Y);
dd1:1:xsize;
% Nornaliz data
Ystdstd(Y);
YY/Ystd;
% Initialize saved data
TNM2TNM2;
for kk1:1:TNM2,for ii1:1:xsize,allmode(ii,kk)0.0;end
endfor iii1:1:NE
% adding noisefor i1:xsize,temprandn(1,1)*Nstd;X1(i)Y(i)temp;X2(i)Y(i)-temp;end% sifting X1endnmode 1;while nmode TNM,xstart xend;iter 1;while iter5,[spmax, spmin, flag]extrema(xstart);upper spline(spmax(:,1),spmax(:,2),dd);lower spline(spmin(:,1),spmin(:,2),dd);
、% save a modefor jj1:1:xsize,mode(jj,nmode) xstart(jj);endend% save the trendfor jj1:1:xsize,mode(jj,nmode1)xend(jj);end% add mode to the sum of modes from earlier ensemble membersallmodeallmodemode;%%%endnmode 1;while nmode TNM,xstart xend;iter 1;while iter5,[spmax, spmin, flag]extrema(xstart);upper spline(spmax(:,1),spmax(:,2),dd);lower spline(spmin(:,1),spmin(:,2),dd);mean_ul (upper lower)/2;xstart xstart - mean_ul;iter iter 1;endxend xend - xstart;nmodenmode1;% save a modefor jj1:1:xsize,mode(jj,nmode) xstart(jj);endend% save the trendfor jj1:1:xsize,mode(jj,nmode1)xend(jj);end% add mode to the sum of modes from earlier ensemble membersallmodeallmodemode;%fprintf(-);
end
% ensemble average
allmodeallmode/NE/2;
% Rescale mode to origional unit.
allmodeallmode*Ystd;参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718
