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?? emd_visu.m

?? 經驗模態分解(EMD)方法(平穩化過程)是一種全新的處理非平穩數據序列的方法
?? M
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%EMD_VISU  visualization of EMD and partial reconstructions (fine to coarse & coarse to fine)%% inputs :   - x : analyzed signal, if x is complex cemd_visu is called%            - t : time instants%            - imf : output of emd.m%            - i (optional) : figure number for display%% outputs :  - f2c : fine to coarse reconstruction%            - c2f : coarse to fine reconstruction%%% See also%  cemd_visu (visualization of bivariate EMD)%  emd (EMD and bivariate EMD)%  emdc, emdc_fix (fast implementations of EMD)%  cemdc, cemdc_fix, cemdc2, cemdc2_fix (fast implementations of bivariate EMD)%% P. Flandrin, Mar. 13, 2003% G. Rilling, last modification 3.2006% gabriel.rilling@ens-lyon.frfunction varargout = emd_visu(x,t,imf,i);if sum(size(t)>1)>1  imf = t;  t = 1:length(x);  if(nargin==3)    fignum = i;  endelse  if(nargin==4)    fignum = i;  endendif ~isreal(x)||~isreal(imf)  if exist('fignum','var')    cemd_visu(x,t,imf,fignum);  else    cemd_visu(x,t,imf);  end  return;endif length(x)~= length(t)  error('X and T must have the same length');endif size(imf,2) ~= length(x)  error('the number of columns in IMF must equal the length of X')endif exist('fignum','var')  figure(fignum);else  figure;endmx = min(x);Mx = max(x);s = size(imf);k = s(1);M = max(max(abs(imf(1:k-1,:))));subplot(k+1,1,1)plot(t,x)axis([t(1) t(s(2)) mx Mx])set(gca,'YTick',[])set(gca,'XTick',[])ylabel(['signal'])for j = 1:k-1  subplot(k+1,1,j+1)  plot(t,imf(j,:))  axis([t(1) t(s(2)) -M M])  set(gca,'YTick',[])  set(gca,'XTick',[])  ylabel(['imf',int2str(j)])endsubplot(k+1,1,1)title('Empirical Mode Decomposition')subplot(k+1,1,k+1)plot(t,imf(k,:),'r')axis('tight')set(gca,'YTick',[])set(gca,'XTick',[])ylabel('res.')f2c = [];f2c(1,:) = imf(1,:);c2f = [];c2f(1,:) = imf(k,:);for j = 2:k  f2c(j,:) = f2c(j-1,:) + imf(j,:);  c2f(j,:) = c2f(j-1,:) + imf(k+1-j,:);endif(nargin==4)  figure(i+1)else  figureendmx = min(x);Mx = max(x);s = size(f2c);k = s(1);M = max(max(abs(f2c(1:k-1,:))));subplot(k+1,1,1)plot(t,x)axis([t(1) t(s(2)) mx Mx])set(gca,'YTick',[])set(gca,'XTick',[])ylabel(['signal'])for j = 1:k-1  subplot(k+1,1,j+1)  plot(t,f2c(j,:))  axis([t(1) t(s(2)) -M M])  set(gca,'YTick',[])  set(gca,'XTick',[])  ylabel(['f2c',int2str(j)])endsubplot(k+1,1,1)title('f2c')subplot(k+1,1,k+1)plot(t,f2c(k,:),'r')mr = min(f2c(k,:));Mr = max(f2c(k,:));axis([t(1) t(s(2)) mr Mr])set(gca,'YTick',[])set(gca,'XTick',[])ylabel('signal')if(nargin==4)  figure(i+2)else  figureendmx = min(x);Mx = max(x);s = size(c2f);k = s(1);M = max(max(abs(c2f(1:k-1,:)-mean(x))));subplot(k+1,1,1)plot(t,x)axis([t(1) t(s(2)) mx Mx])set(gca,'YTick',[])set(gca,'XTick',[])ylabel(['signal'])for j = 1:k-1  subplot(k+1,1,j+1)  plot(t,c2f(j,:))  axis([t(1) t(s(2)) -M M])  set(gca,'YTick',[])  set(gca,'XTick',[])  ylabel(['c2f',int2str(j)])endsubplot(k+1,1,1)title('c2f')subplot(k+1,1,k+1)plot(t,c2f(k,:),'r')mr = min(c2f(k,:));Mr = max(c2f(k,:));axis([t(1) t(s(2)) mr Mr])set(gca,'YTick',[])set(gca,'XTick',[])ylabel('signal')if nargout > 0  varargout = {f2c,c2f};end

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