matlab内置vmd吗,matlab中使用VMD(变分模态分解)

原标题：matlab中使用VMD(变分模态分解)

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拨号音信号的变模分解

创建一个以4 kHz采样的信号，类似于拨打数字电话的所有键。将信号另存为MATLAB®时间数据。

fs = 4e3; t = 0:1/fs:0.5-1/fs;

绘制时间表的变分模态分解。

多分量信号的VMD

生成由频率为2 Hz，10 Hz和30 Hz的三个正弦波组成的多分量信号。正弦波以1 kHz采样2秒。将信号嵌入方差为0.01²的高斯白噪声中。

计算噪声信号的IMF，并在3-D图中可视化它们。

plot3(p,q,imf) grid on xlabel('Time Values') ylabel('Mode Number') zlabel('Mode Amplitude')

使用计算出的IMF绘制多分量信号的希尔伯特频谱。将频率范围限制为[0，40] Hz。

分段信号的VMD

生成一个由二次趋势，线性调频信号和余弦组成的分段复合信号，在t = 0.5时，两个恒定频率之间会发生急剧过渡。

x(t)= 6t2 + cos(4πt+10πt2)+ {cos(60πt)，cos(100πt-10π)，t≤0.5，t> 0.5。

信号以1 kHz采样1秒。绘制每个单独的分量和复合信号。

plot(t,6*t.^2) xlabel('Time (s)') ylabel('Quadratic trend') nexttile(5,[1 2]) plot(t,x) xlabel('Time (s)') ylabel('Signal')

执行变分模态分解以计算四个本征模式函数。信号的四个不同分量得以恢复。

通过添加模式函数和残差来重构信号。绘制并比较原始信号和重构信号。

plot(t,x,':','LineWidth',2) xlabel('Time (s)') ylabel('Signal') hold off legend('Reconstructed signal','Original signal', ... 'Location','northwest')

计算原始信号与重构信号之间的差异的范数。

使用VMD从ECG信号中去除噪声

在此示例中标记的信号来自MIT-BIH心律失常数据库 [3] (信号处理工具箱)。数据库中的信号以360 Hz采样。

加载与记录200相对应的MIT数据库信号并绘制该信号。

plot(tm,ecgsig) ylabel('Time (s)') xlabel('Signal')

ECG信号包含由心跳的节奏和振荡的低频模式驱动的尖峰。ECG的不同辐条会产生重要的高次谐波。

计算开窗信号的九种固有模式函数，可视化IMF。

第一种模式包含最多的噪声，第二种模式以心跳的频率振荡。通过将除第一个和最后一个VMD模式之外的所有模式相加，构造一个干净的ECG信号，从而丢弃低频基线振荡和大部分高频噪声。

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