原文鏈接：http:///?p=12486撥號(hào)音信號(hào)的變模分解創(chuàng)建一個(gè)以4 kHz采樣的信號(hào),，類似于撥打數(shù)字電話的所有鍵。將信號(hào)另存為MATLAB?時(shí)間數(shù)據(jù),。 fs = 4e3;t = 0:1/fs:0.5-1/fs;繪制時(shí)間表的變分模態(tài)分解。 多分量信號(hào)的VMD生成由頻率為2 Hz,，10 Hz和30 Hz的三個(gè)正弦波組成的多分量信號(hào),。正弦波以1 kHz采樣2秒。將信號(hào)嵌入方差為0.012的高斯白噪聲中,。 計(jì)算噪聲信號(hào)的IMF,，并在3-D圖中可視化它們。 plot3(p,q,imf)grid onxlabel('Time Values')ylabel('Mode Number')zlabel('Mode Amplitude')使用計(jì)算出的IMF繪制多分量信號(hào)的希爾伯特頻譜,。將頻率范圍限制為[0,，40] Hz。 分段信號(hào)的VMD生成一個(gè)由二次趨勢,，線性調(diào)頻信號(hào)和余弦組成的分段復(fù)合信號(hào),，在t = 0.5時(shí)，兩個(gè)恒定頻率之間會(huì)發(fā)生急劇過渡 。 x（t）= 6t2 + cos（4πt+10πt2）+ {cos（60πt）,，cos（100πt-10π）,，t≤0.5，t> 0.5,。 信號(hào)以1 kHz采樣1秒,。繪制每個(gè)單獨(dú)的分量和復(fù)合信號(hào)。 plot(t,6*t.^2)xlabel('Time (s)')ylabel('Quadratic trend')nexttile(5,[1 2])plot(t,x)xlabel('Time (s)')ylabel('Signal')執(zhí)行變分模態(tài)分解以計(jì)算四個(gè)本征模式函數(shù),。信號(hào)的四個(gè)不同分量得以恢復(fù),。 通過添加模式函數(shù)和殘差來重構(gòu)信號(hào)。繪制并比較原始信號(hào)和重構(gòu)信號(hào),。 plot(t,x,':','LineWidth',2)xlabel('Time (s)')ylabel('Signal')hold offlegend('Reconstructed signal','Original signal', ... 'Location','northwest')計(jì)算原始信號(hào)與重構(gòu)信號(hào)之間的差異的范數(shù),。 使用VMD從ECG信號(hào)中去除噪聲在此示例中標(biāo)記的信號(hào)來自MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫 [3] （信號(hào)處理工具箱）。數(shù)據(jù)庫中的信號(hào)以360 Hz采樣,。 加載與記錄200相對(duì)應(yīng)的MIT數(shù)據(jù)庫信號(hào)并繪制該信號(hào),。 plot(tm,ecgsig)ylabel('Time (s)')xlabel('Signal')ECG信號(hào)包含由心跳的節(jié)奏和振蕩的低頻模式驅(qū)動(dòng)的尖峰。ECG的不同輻條會(huì)產(chǎn)生重要的高次諧波,。 計(jì)算開窗信號(hào)的九種固有模式函數(shù),，可視化IMF。 第一種模式包含最多的噪聲,，第二種模式以心跳的頻率振蕩,。通過將除第一個(gè)和最后一個(gè)VMD模式之外的所有模式相加，構(gòu)造一個(gè)干凈的ECG信號(hào),，從而丟棄低頻基線振蕩和大部分高頻噪聲,。 |
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