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function e2md = e2md( input_args )%——————本函数输入一灰度图象，输出该图象的2维EMD结果imf1 imf2 im3%——————二维插值use Delaunay triangulation and then cubic interpolation%——————input_args为图象路径

[X,map]=imread('image1.bmp');%X为原始图象 XMAX为极大值图象，非极大值处值为0 XMIN 为极小值图象,非极小值处值为255

C=double(X);

X=double(X);x_widthtrue=size(X,1);%-----复制图象，延拓100行(列)%---上下各做延拓for i=1:100 X=[X(2*i+1,:);X];endfor i=1:100 X=[X;X(x_widthtrue+101-i,:)];end%---上下延拓完毕，将做左右延拓for i=1:100 X=[X(:,2*i+1),X];endfor i=1:100 X=[X,X(:,x_widthtrue+101-i)];end%---上下延拓完毕%-----复制图象

I=X; %I描述原图象的双精度形式orig=X;orig=double(orig); %orig描述原图象的双精度形式,用来在筛分结束的时候表示残差%————————————————————————————————x_width=size(X,1); %x_width表示延拓之后图象的大小(长=宽)%***************************************************************for imfcount=1:3%for#01 % NL=NL_num+imfcount^2; X=orig; count=0; SD=100;%SD初始化while(SD>0.3)%while#01%————————————————————————搜索极值:1——————%————————建立极值图象 极大值图象XMAX 极小值图象XMIN—————XMAX=X;XMAX=X;%————————End：建立极值图象 极大值图象XMAX 极小值图象XMIN———count=count+1;xl_max=[]; %极大值3行matrix，第一二三行分别为行数列数和灰度值xl_min=[]; %极小值3行matrix，第一二三行分别为行数列数和灰度值 %这样有利于构造包络for i=2:x_width-1 for j=2:x_width-1 if(X(i,j)>X(i-1,j))&(X(i,j)>X(i+1,j))&(X(i,j)>X(i-1,j+1))&(X(i,j)>X(i+1,j+1))&(X(i,j)>X(i,j+1))&(X(i,j)>X(i-1,j-1))&(X(i,j)>X(i+1,j-1))&(X(i,j)>X(i,j-1)) XMAX(i,j)=X(i,j); else XMAX(i,j)=-500; end if(X(i,j)

for i=2:x_width-1 for j=2:x_width-1 if(XMAX(i,j)~=-500) xl_max=[xl_max,[i;j;X(i,j)]]; end if(XMIN(i,j)~=500) xl_min=[xl_min,[i;j;X(i,j)]]; end endend%——————————————————————End:搜索极值:2——————%————————————————End:用NL的值来进行极值的筛选————

%——————————————————————构造上下包络——————x=xl_max(1,:);y=xl_max(2,:);z=xl_max(3,:);ti=1:1:x_width;[xi yi]=meshgrid(ti,ti);zi_max=griddata(y,x,z,xi,yi,'cubic'); %对极大值点进行插值 %x,y为极值点的坐标，z为该处灰度的值， %zi显示插值结果,是一个width*width 的matrixx=xl_min(1,:);y=xl_min(2,:);z=xl_min(3,:);ti=1:1:x_width;[xi yi]=meshgrid(ti,ti);zi_min=griddata(y,x,z,xi,yi,'cubic'); %对极大值点进行插值 %x,y为极值点的坐标，z为该处灰度的值， %zi显示插值结果,是一个width*width 的matrix%————————————————————End:构造上下包络——————zi=(zi_max+zi_min)/2; %求得均值包络SD=max(abs(zi(101:x_widthtrue+100,101:x_widthtrue+100)))/max(abs(orig(101:x_widthtrue+100,101:x_widthtrue+100)));X=X-zi; %将图象减去均值包络end%while#01减均值的过程imf=X;if(imfcount==1) imf1=imf(101:x_widthtrue+100,101:x_widthtrue+100); else if (imfcount==2) imf2=imf(101:x_widthtrue+100,101:x_widthtrue+100); else if(imfcount==3) imf3=imf(101:x_widthtrue+100,101:x_widthtrue+100); else if(imfcount==4) imf4=imf(101:x_widthtrue+100,101:x_widthtrue+100); else imf5=imf(101:x_widthtrue+100,101:x_widthtrue+100); end end endendorig=orig-imf;end%for#01得到IMF个数%————————————————以上得到IMF1和IMF2%********************************************************************%★★★★★在这里设置breakpoint可以得到imf1、imf2、orig(残差)★★★★★★

function isitn = isitn( input_args2,isitn_n )%判断input_args2中的值是否全为isitn_n,是则返回0，否则返回1isitn=0;size_input_args2=size(input_args2,1);for i_isitn=1:size_input_args2 for j_isitn=1:size_input_args2 if (input_args2(i_isitn,j_isitn)~=isitn_n)&(i_isitn~=(floor(size_input_args2/2)+1))&(j_isitn~=(floor(size_input_args2/2)+1)) isitn=1; end endend

function puguji=puguji(fxxm,m)%p为阶数,初始化为原始数据列的列数%m表示向后预测的数据的个数%fxxm为原始信号p=size(fxxm,2);for j=1:m%m表示向后预测m个 a=lpc(fxxm,p+j-1); fxxm(p+j)=0; for i=1:(p+j-1) fxxm(p+j)=fxxm(p+j)-fxxm(p-i+j)*a(i+1); endendpuguji=fxxm;

function puguji2=puguji2(fxxm,m)%p为阶数,初始化为原始数据列的列数%m表示向后预测的数据的个数%fxxm为原始信号p=size(fxxm,2);fxxm=fxxm(end:-1:1);for j=1:m%m表示向后预测m个 a=lpc(fxxm,p+j-1); fxxm(p+j)=0; for i=1:(p+j-1) fxxm(p+j)=fxxm(p+j)-fxxm(p-i+j)*a(i+1); endendfxxm=fxxm(end:-1:1);puguji2=fxxm;

错误提示： >> e2md2Error using vertcatDimensions of matrices being concatenated are notconsistent.

Error in e2md2 (line 19) X=[X(2*i+1,:);X];