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?? 經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)方法(平穩(wěn)化過程)是一種全新的處理非平穩(wěn)數(shù)據(jù)序列的方法
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%CEMD_VISU  visualization of bivariate/complex EMD%% inputs :   - x : complex analyzed signal%            - t : time instants%            - imf : set of complex IMFs%            - i (optional) : figure number for display%%% The slider on the right hand side of the figure controls the direction on% which the complex signal is projected:% phi=0: the projection corresponds to the real part of the signal,% phi=pi/2: the projection corresponds to the imaginary part of the signal.%% examples:%%>>cemd_visu(x,imf)%>>cemd_visu(x,t,imf)%>>cemd_visu(x,t,imf,1)%%% See also%  emd (EMD and bivariate EMD)%  cemdc, cemdc_fix, cemdc2, cemdc2_fix (fast implementations of bivariate EMD)%% G. Rilling, last modification 3.2007% gabriel.rilling@ens-lyon.frfunction cemd_visu(x,t,imf,numfig)if sum(size(t)>1)>1  imf = t;  t = 1:length(x);  if(nargin==3)    figure(numfig)  else    figure  endelse  if(nargin==4)    figure(numfig)  else    figure  endendif 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')endset(gcf,'name','cemd_visu: EMD','Toolbar','figure')phi = 0;[k,n] = size(imf);mx = mean(x);Mx = max(abs(x-mx));mr = mean(imf(end,:));Mr = max(abs(imf(end,:)-mr));M = max(max(abs(imf(1:k-1,:))));A_x = [t(1),t(n),real(mx)-Mx,real(mx)+Mx];A_imf = [t(1),t(n),-M,M];A_res = [t(1),t(n),real(mr)-Mr,real(mr)+Mr];ax_x = subplot(k+1,1,1);set(gca,'NextPlot','replacechildren','YTick',[],'XTickLabel',{},'Box','on')axis(A_x);ylabel(['signal'])T=title('Empirical Mode Decomposition, \phi/2\pi=0');for j=1:k-1  ax_imf(j) = subplot(k+1,1,j+1);  set(gca,'NextPlot','replacechildren','YTick',[],'XTickLabel',{},'Box','on')  ylabel(['imf',int2str(j)])  axis(A_imf);endax_res = subplot(k+1,1,k+1);set(gca,'NextPlot','replacechildren','Box','on')axis(A_res);ylabel('res.')plot_emd(phi);P(1,:) = get(ax_x,'Position');P(2,:) = get(ax_res,'Position');L = 1-(P(1,1)+P(1,3));H = P(1,2)+P(1,4)-P(2,2);slider_handle = uicontrol('Style','Slider','Min',0,'Max',1,'Value',0,'SliderStep',[.01,.05],'Units','normalized','Position',[1-2*L/3,P(2,2),L/3,H],'Callback',@slider_callback);  function plot_emd(phi)    plot(ax_x,t,real(exp(-i*phi)*x));    set(ax_x,'Ylim',[real(exp(-i*phi)*mx)-Mx,real(exp(-i*phi)*mx)+Mx]);    for j = 1:k-1      plot(ax_imf(j),t,real(exp(-i*phi)*imf(j,:)));    end    plot(ax_res,t,real(exp(-i*phi)*imf(end,:)),'r');    set(ax_res,'Ylim',[real(exp(-i*phi)*mr)-Mr,real(exp(-i*phi)*mr)+Mr]);    set(T,'String',['Empirical Mode Decomposition, \phi/2\pi=',num2str(phi/(2*pi))]);    drawnow;  end  function slider_callback(varargin)    v = get(slider_handle,'Value');    phi = 2*pi*v;    plot_emd(phi);  endend

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