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?? hhspectrum.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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%HHSPECTRUM  compute Hilbert-Huang spectrum% % [A,f,tt] = HHSPECTRUM(x,t,l,aff) computes the Hilbert-Huang spectrum%% inputs:%   - x   : matrix with one signal per row%   - t   : time instants%   - l   : estimation parameter for instfreq (integer >=1 (1:default))%   - aff : if 1, displays the computation evolution%% outputs:%   - A   : instantaneous amplitudes %   - f   : instantaneous frequencies%   - tt  : truncated time instants%% calls:%   - hilbert  : computes the analytic signal%   - instfreq : computes the instantaneous frequency%   - disprog : displays the computation evolution%%Examples:%%s = randn(1,512);%imf = emd(s);%[A,f,tt] = hhspectrum(imf(1:end-1,:));%%s = randn(10,512);%[A,f,tt] = hhspectrum(s,1:512,2,1);%% rem: need the Time-Frequency Toolbox (http://tftb.nongnu.org)%% See also%  emd, toimage, disp_hhs%% G. Rilling, last modification 3.2007% gabriel.rilling@ens-lyon.frfunction [A,f,tt] = hhspectrum(x,t,l,aff)error(nargchk(1,4,nargin));if nargin < 2  t=1:size(x,2);endif nargin < 3  l=1;endif nargin < 4  aff = 0;endif min(size(x)) == 1	if size(x,2) == 1		x = x';		if nargin < 2			t = 1:size(x,2);		end	end	Nmodes = 1;else	Nmodes = size(x,1);endlt=length(t);tt=t((l+1):(lt-l));for i=1:Nmodes  an(i,:)=hilbert(x(i,:)')';  f(i,:)=instfreq(an(i,:)',tt,l)';  A=abs(an(:,l+1:end-l));  if aff	disprog(i,Nmodes,max(Nmodes,100))  endend

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