送给搞EMD或者HHT但没有下载到完整程序的朋友
下载完整程序的方法：（考虑到程序更新问题，建议使用第二、三种方法，flandrin就分别在2006年2月、2007年3月进行了更新）1. 本论坛（自己搜索一下）——已经过时
2. （适用于2007年3月之前）登录以下网站：http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html，这是flandrin的一个关于EMD和HHT的网页，进入后就可以看见主要的几个m文件，对只搞EMD的朋友这些程序就够用了，如果要进行HHT后续分析，则需要点击Time-Frequency ToolBox链接下载工具箱，具体位置在Time-Frequency ToolBox页面的download处，下载后得到tftb-0.1.tar.gz压缩包，压缩包中有个mfiles文件夹，所有程序就齐全了。
注：instfreq 函数就在tftb-0.1.tar.gz里面；至于extr函数，如果阁下是在2006年2月之后从flandrin网站下载的程序，那么根本不需要这个m文件，因为该函数已集成到此版本的emd.m中，如果阁下是在2006年2月之前下载的，那么的确需要这个m文件，如果当时没有下载到，那么请下载此版本的emd.m，然后单独把extr函数提取出来；至于程序看不懂的问题，请按照emd.m文件中的帮助信息下载相关的两篇文章，就是Huang和Flandrin写的关于EMD和HHT的经典著作
Huang98年经典著作的下载地址：http://www.fuentek.com/technologies/hht.htm
3. （适用于2007年3月之后）登录上述网站下载压缩包，里面有详细说明。具体介绍可以参阅以下链接的帖子：EMD估计有新进展
注：程序看不懂的问题，请按照emd.m文件中的帮助信息下载相关的两篇文章（帮助信息列出的5篇文章中的前两篇），就是Huang和Flandrin写的关于EMD和HHT的经典著作；另外，instfreq函数的实现请参阅 refguide.pdf 和 tutorial.pdf 两个文件中的该函数解释，并根据给出的参考文献查找相关资料阅读，这两个pdf文件在 hhspectrum.m 帮助信息关于时频工具箱(Time-Frequency Toolbox)的下载地址中可以找到
[ 本帖最后由 eight 于 2007-11-17 22:34 编辑 ] 哈哈，eight有点火了 eigth说很全，instfreq 函数和extr函数就在那里。我以前都试通过！
但hhspectrum.m还需要调用hilbert.m，我是使用matlab7.0工具箱里自带的，不知有没有问题？ 原帖由 hnlzx 于 2006-10-23 15:10 发表
eigth说很全，instfreq 函数和extr函数就在那里。我以前都试通过！
但hhspectrum.m还需要调用hilbert.m，我是使用matlab7.0工具箱里自带的，不知有没有问题？
用的就是matlab自带的hilbert函数，没有问题。不过我对EMD比较熟悉一点 感谢搂住！但是我调用emd.m这个程序进行分解出现了如下错误，这是怎么回事啊？
??? Undefined function or variable 'io'.
Error in ==> G:\study\EMD分解程序\emd.m
On line 185==> ort = io(x,imf);
Error in ==> G:\study\EMD分解程序\Untitled1.m
On line 3==> imf = emd(x);
我就使用它本身给出的例子程序：
%examples:
%
%>>x = rand(1,512);
%
%>>imf = emd(x);
%
%>>imf = emd(x,struct('stop',,'maxiterations',100));
%Remark: the following syntax is equivalent
%>>imf = emd(x,'stop',,'maxiterations',100);
%
%>>options.dislpay = 1;
%>>options.fix = 10;
%>>options.maxmodes = 3;
%>> = emd(x,options); 原帖由 hdwang 于 2006-10-24 21:57 发表
感谢搂住！但是我调用emd.m这个程序进行分解出现了如下错误，这是怎么回事啊？
??? Undefined function or variable 'io'.
Error in ==> G:\study\EMD分解程序\emd.m
On line 185==> ort = io(x,imf ...
flandrin网页就有io.m t=0:0.0004:1;
x=sin(2*pi*50*t)+0.3*sin(5.5*pi*50*t);
% x=sin(2*pi*50*t)+0.3*sin(6.5*pi*50*t);
tst=1;
stop = ; 我发现运行程序后得到的IMF1分量的右端点发散，怎么回事啊？？？
clc;
clear;
t=0:0.0004:1;
x=sin(2*pi*50*t)+0.3*sin(5.5*pi*50*t);
% x=sin(2*pi*50*t)+0.3*sin(6.5*pi*50*t);
tst=1;
stop = ;
NBSYM = 2;
lx = length(x);
sd = stop(1);
sd2 = stop(2);
tol = stop(3);
MAXITERATIONS=2000;
sdt(lx) = 0;
sdt = sdt+sd;
sd2t(lx) = 0;
sd2t = sd2t+sd2;
% maximum number of extrema and zero-crossings in residual
ner = lx;
nzr = lx;
r = x;
imf = [];
k = 1;
% iterations counter for extraction of 1 mode
nbit=0;
% total iterations counter
NbIt=0;
while ner > 2
% current mode
m = r;
% mode at previous iteration
mp = m;
sx = sd+1;
% tests if enough extrema to proceed
test = 0;
= extr(m);
lm=length(indmin);
lM=length(indmax);
nem=lm + lM;
nzm=length(indzer);
j=1;
% sifting loop
while ( mean(sx > sd) > tol | any(sx > sd2) | (abs(nzm-nem)>1)) & (test == 0) & nbit<MAXITERATIONS
if(nbit>MAXITERATIONS/5 & mod(nbit,floor(MAXITERATIONS/10))==0)
disp(['mode ',int2str(k),' nombre d iterations : ',int2str(nbit)])
disp(['stop parameter mean value : ',num2str(s)])
end
% boundary conditions for interpolations :
lm=length(indmax);
ln=length(indmin);
if indmax(1) < indmin(1)
if m(1) > m(indmin(1))
lmax = fliplr(indmax(2:min(lm,NBSYM+1)));
lmin = fliplr(indmin(1:min(ln,NBSYM)));
lsym = indmax(1);
else
lmax = fliplr(indmax(1:min(lm,NBSYM)));
lmin = ;
lsym = 1;
end
else
if m(1) < m(indmax(1))
lmax = fliplr(indmax(1:min(lm,NBSYM)));
lmin = fliplr(indmin(2:min(ln,NBSYM+1)));
lsym = indmin(1);
else
lmax = ;
lmin = fliplr(indmin(1:min(ln,NBSYM)));
lsym = 1;
end
end
if indmax(end) < indmin(end)
if m(end) < m(indmax(end))
rmax = fliplr(indmax(max(lm-NBSYM+1,1):end));
rmin = fliplr(indmin(max(ln-NBSYM,1):end-1));
rsym = indmin(end);
else
rmax = ;
rmin = fliplr(indmin(max(ln-NBSYM+1,1):end));
rsym = lx;
end
else
if m(end) > m(indmin(end))
rmax = fliplr(indmax(max(lm-NBSYM,1):end-1));
rmin = fliplr(indmin(max(ln-NBSYM+1,1):end));
rsym = indmax(end);
else
rmax = fliplr(indmax(max(lm-NBSYM+1,1):end));
rmin = ;
rsym = lx;
end
end
tlmin = 2*t(lsym)-t(lmin);
tlmax = 2*t(lsym)-t(lmax);
trmin = 2*t(rsym)-t(rmin);
trmax = 2*t(rsym)-t(rmax);
% in case symmetrized parts do not extend enough
if tlmin(1) > t(1) | tlmax(1) > t(1)
if lsym == indmax(1)
lmax = fliplr(indmax(1:min(lm,NBSYM)));
else
lmin = fliplr(indmin(1:min(ln,NBSYM)));
end
if lsym == 1
error('bug')
end
lsym = 1;
tlmin = 2*t(lsym)-t(lmin);
tlmax = 2*t(lsym)-t(lmax);
end
if trmin(end) < t(lx) | trmax(end) < t(lx)
if rsym == indmax(end)
rmax = fliplr(indmax(max(lm-NBSYM+1,1):end));
else
rmin = fliplr(indmin(max(ln-NBSYM+1,1):end));
end
if rsym == lx
error('bug')
end
rsym = lx;
trmin = 2*t(rsym)-t(rmin);
trmax = 2*t(rsym)-t(rmax);
end
mlmax =m(lmax);
mlmin =m(lmin);
mrmax =m(rmax);
mrmin =m(rmin);
% definition of envelopes from interpolation
envmax = interp1(,,t,'spline');
envmin = interp1(,,t,'spline');
envmoy = (envmax + envmin)/2;
m = m - envmoy;
= extr(m);
lm=length(indmin);
lM=length(indmax);
nem = lm + lM;
nzm = length(indzer);
% evaluation of mean zero
sx=2*(abs(envmoy))./(abs(envmax-envmin));
s = mean(sx);
mp = m;
nbit=nbit+1;
NbIt=NbIt+1;
if(nbit==(MAXITERATIONS-1))
warning(['forced stop of sifting : too many iterations... mode ',int2str(k),'. stop parameter mean value : ',num2str(s)])
end
end
imf(k,:) = m;
if tst
disp(['mode ',int2str(k),' enregistre'])
end
nbits(k) = nbit;
k = k+1;
r = r - m;
= extr(r);
ner = length(indmin) + length(indmax);
nzr = length(indzer);
nbit=1;
if (max(r) - min(r)) < (1e-10)*(max(x) - min(x))
if ner > 2
warning('forced stop of EMD : too small amplitude')
else
disp('forced stop of EMD : too small amplitude')
end
break
end
end
imf(k,:) = r;
if tst
close
end "实在受不了","检查人品"
帮助解决一个问题
需要提升到这个高度吗？解决了，心里还是感觉有点凉！ 附件是我运行得到的图像。imf1,大家看看我的程序哪儿出错了？？ 原帖由 无水1324 于 2006-10-25 09:41 发表
"实在受不了","检查人品"
帮助解决一个问题
需要提升到这个高度吗？解决了，心里还是感觉有点凉！
呵呵，我可没有这个意思。只是不明白大家在找资料的时候为何缺少耐性，更何况那个页面就摆在面前 原帖由 hunt_girl 于 2006-10-25 09:43 发表
附件是我运行得到的图像。imf1,大家看看我的程序哪儿出错了？？
应该是正常的，这是EMD算法的端点效应导致的 楼上你能不能把我所给的信号，用你的程序运行一下把结果发上来给我看看，我现在心理没什么底儿．因为我上次用极值延拓的右边界很好，但是左边界误差大，我也做过ＡＲ模型预测端点极值的，效果对有些信号好，有些不行．（等会我把那篇文章上传上来．这次看见镜像延拓的．本来文章上说的效果应该不错，不过运行后感觉不尽如人意． 参考《应用自回归模型处理EMD方法中的边界问题》 原帖由 hunt_girl 于 2006-10-25 11:20 发表
楼上你能不能把我所给的信号，用你的程序运行一下把结果发上来给我看看，我现在心理没什么底儿．因为我上次用极值延拓的右边界很好，但是左边界误差大，我也做过ＡＲ模型预测端点极值的，效果对有些信号好，有些不 ...
我运行了一下，跟你贴的结果一样。这是正常的，不同信号效果不同，EMD算法本身就是一个近似的算法，端点延拓是一个没有完全解决的问题