matlab中使用VMD(變分模態(tài)分解)對信號去噪|附代碼數(shù)據(jù)
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最近我們被客戶要求撰寫關(guān)于VMD的研究報告，包括一些圖形和統(tǒng)計輸出。
創(chuàng)建一個以4 kHz采樣的信號，類似于撥打數(shù)字電話的所有鍵
撥號音信號的變模分解
將信號另存為MATLAB?時間數(shù)據(jù)。
fs?=?4e3;t?=?0:1/fs:0.5-1/fs;
繪制時間表的變分模態(tài)分解。
多分量信號的VMD
生成由頻率為2 Hz，10 Hz和30 Hz的三個正弦波組成的多分量信號。正弦波以1 kHz采樣2秒。將信號嵌入方差為0.012的高斯白噪聲中。
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matlab使用經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸鈋md 對信號進行去噪
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計算噪聲信號的IMF，并在3-D圖中可視化它們。
plot3(p,q,imf)grid?onxlabel('Time?Values')ylabel('Mode?Number')zlabel('Mode?Amplitude')
使用計算出的IMF繪制多分量信號的希爾伯特頻譜。將頻率范圍限制為[0，40] Hz。
分段信號的VMD
生成一個由二次趨勢，線性調(diào)頻信號和余弦組成的分段復(fù)合信號，在_t_ ?= 0.5時，兩個恒定頻率之間會發(fā)生急劇過渡? 。
x（t）= 6t2 + cos（4πt+10πt2）+ {cos（60πt），cos（100πt-10π），t≤0.5，t> 0.5。
信號以1 kHz采樣1秒。繪制每個單獨的分量和復(fù)合信號。
plot(t,6*t.^2)xlabel('Time?(s)')ylabel('Quadratic?trend')nexttile(5,[1?2])plot(t,x)xlabel('Time?(s)')ylabel('Signal')
執(zhí)行變分模態(tài)分解以計算四個本征模式函數(shù)。信號的四個不同分量得以恢復(fù)。
通過添加模式函數(shù)和殘差來重構(gòu)信號。繪制并比較原始信號和重構(gòu)信號。
plot(t,x,':','LineWidth',2)xlabel('Time?(s)')ylabel('Signal')hold?offlegend('Reconstructed?signal','Original?signal',?...???????'Location','northwest')
計算原始信號與重構(gòu)信號之間的差異的范數(shù)。
使用VMD從ECG信號中去除噪聲
在此示例中標記的信號來自MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫? ? （信號處理工具箱）。數(shù)據(jù)庫中的信號以360 Hz采樣。
加載與記錄200相對應(yīng)的MIT數(shù)據(jù)庫信號并繪制該信號。
plot(tm,ecgsig)ylabel('Time?(s)')xlabel('Signal')
ECG信號包含由心跳的節(jié)奏和振蕩的低頻模式驅(qū)動的尖峰。ECG的不同輻條會產(chǎn)生重要的高次諧波。
計算開窗信號的九種固有模式函數(shù)，可視化IMF。
第一種模式包含最多的噪聲，第二種模式以心跳的頻率振蕩。通過將除第一個和最后一個VMD模式之外的所有模式相加，構(gòu)造一個干凈的ECG信號，從而丟棄低頻基線振蕩和大部分高頻噪聲。
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