集合经验模态分解matlab,LMD经验模态分解matlab程序(2)

mi=(al+ar)/2;

ai=abs(ar-al)/2;

end

function c=junzhi(a)

l=length(a);

al=wkeep(a,l-1,'l');

ar=wkeep(a,l-1,'r');

c=(al+ar)/2;

end

function d=link(a,b,c)

d=[a';c';b']';

%头：尾：中间

end

function f_value=chadian1(a,b,c)

% chadian1 把端点及极值点处对应的总坐标值插入，原来的均值函数的方波序列中

%输入参数a:点序列(行向量)(包含端点和极值点以在时间上的位置-横坐标)(n个)(点序列-横坐标)

%输入参数b:段序列(行向量)(点序列a 每两点之间的纵坐标的值-纵坐标) (n-1)-(段序列-纵坐标)

%输入参数c:点序列(行向量) (包含端点和极值点在对应时间上的幅值-纵坐标)(n个)-(点序列-纵坐标)

%输入参数d:原始数据的采样精度

%输出参数f_value(行向量): 点序列a 插入段序列的值之后，以c的精度的值(对应于横坐标，纵坐标的值)

%精度是0.001

l=length(b);

al=wkeep(a,l,'l');

ar=wkeep(a,l,'r');

d={[]};%d={0}这样是为了初始化元胞数组

for i=1:l %采样精度0.001

d{i}=ones(1,(ar(i)-al(i)-1))*b(i);%ones函数参数要为整数，unint16就是数据强制类型转换，

end %这里没有使用到单独为uint16((ar(i)-al(i))*1000)-1)这个自变量赋值，所以只是个中间变量，对数据不会产生污染

y=c(1);

for i=1:l

y=link(y,c(i+1),d{i});

end

f_value=y;

end

%------

function p=nengliang(y)

% my=mean(y);

% p=(y-my).*(y-my);

% p=sum(p);

p=sum(abs(y).^2);

end

%--------

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