胡肥 2023-04-17 17:17 采纳率: 66.7%
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论文里关于matlab emd分解的代码,需要个朋友指导一下怎么带入数据最后输出分解图

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不太了解每个.m文件分别如何运行,每一个参数怎么替换进去,想用这个代码处理实际测得的震动数据。

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  • Leodong. 2023-04-17 17:33
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    该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下:
    根据您提供的截图,您应该是想要使用 Matlab 中的 EMD(经验模态分解)算法来分解实际测得的震动数据,并绘制分解后的图像。

    下面是一些关于如何使用 EMD 算法分解数据的基本步骤:

    1、 准备数据

    首先,您需要将测得的震动数据保存在一个文本文件或 Matlab 中的变量中,以便后续分析。假设您将数据保存在一个名为 vibration_data.txt 的文本文件中,每一行代表一个数据点,数据点之间用空格或逗号分隔。

    2、 加载数据

    使用 Matlab 的 load 函数或 importdata 函数来导入数据文件,并将数据保存在一个 Matlab 数组中。例如,可以使用以下代码将数据加载到名为 data 的数组中:

    data = importdata('vibration_data.txt');
    

    3、 运行 EMD 算法

    接下来,您可以使用 EMD 算法对数据进行分解。在您提供的截图中,似乎是使用了一个叫做 emd 的函数来进行分解。根据您提供的代码和截图,我猜测这个 emd 函数应该是一个 Matlab 函数文件,包含了 EMD 算法的实现。

    要使用该函数进行分解,您需要将数据作为输入参数传递给该函数,例如:

    IMFs = emd(data);
    

    该代码将返回一个名为 IMFs 的 Matlab 数组,其中包含了分解后的信号成分。该数组的每一行代表一个瞬态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)。第一行是最高频率的 IMFs,最后一行是最低频率的 IMFs。

    4、 绘制分解后的图像

    最后,您可以使用 Matlab 的绘图函数(例如 plotsubplotimagesc 等)来绘制分解后的信号成分。例如,以下代码将绘制第 1、3、5 行 IMFs 的图像:

    subplot(3,1,1);
    plot(IMFs(1,:));
    subplot(3,1,2);
    plot(IMFs(3,:));
    subplot(3,1,3);
    plot(IMFs(5,:));
    

    您可以根据需要调整这些代码来绘制您感兴趣的 IMFs 图像。

    需要注意的是,EMD 算法是一种迭代算法,其结果可能会因为初始条件和参数的不同而有所不同。因此,您可能需要根据具体情况来调整算法的参数和初始条件,以获得最优的分解结果。


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