主要用于emd分解，简单EMD，适合初级者练习使用。
已经加了一些解释，希望能更易懂。
functionimf=emd(x)%EmpiricialModeDecomposition(Hilbert-HuangTransform)%imf=emd(x)%Func:findpeaks
已经加了一些解释，希望能更易懂。
functionimf=emd(x)%EmpiricialModeDecomposition(Hilbert-HuangTransform)%imf=emd(x)%Func:findpeaks
2023/9/5 14:54:48
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采用小波阈值法对齿轮箱毛病信号进行去噪预处理,将经验模式分解(EMD)和快速傅立叶变换(FFT)相结合对齿轮箱毛病信号进行特征提取,这种方法适用于非线性非平稳信号的自适应状态分析。
利用EMD方法将去噪后的信号就行经验模态分解,得到一定数量的固有模态函数(IMF)分量,选取具有特定意义的IMF进行FFT,就可以得到相应的功率谱,从而提取齿轮箱毛病特征频率。
利用EMD方法将去噪后的信号就行经验模态分解,得到一定数量的固有模态函数(IMF)分量,选取具有特定意义的IMF进行FFT,就可以得到相应的功率谱,从而提取齿轮箱毛病特征频率。
2023/3/12 6:18:46
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HHT（Hilbert-HuangTransform）希尔伯特黄变换，HHT就是先将信号进行经验模态分解（EMD分解），然后将分解后的每个IMF分量进行Hilbert变换，得到信号的时频属性的一种时频分析方法。
2021/2/26 13:26:27
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Hilbert-Huang变换是一种适用于分析非线性、非平稳信号的数据处理方法，它是由美籍华人Huang以及他的同事在1998年提出的，从本质上讲这种方法是要对一个信号进行平稳化处理，得到信号的时间-频率-能量特征。
HHT是近年来在信号处理领域中的一项重要突破。
HHT是分EMD和Hilbert变换两步来实现的，首先对非线性、非平稳信号进行EMD分解，逐级分解出原始信号中不同尺度的波动或变化趋势，这些具有不同特征尺度的一系列时间序列分量叫做本征模态函数(IMF)，接着对每个IMF分量进行Hilbert变换。
对于EMD分解得到的每个分量都有着不同的频率成分，通过对各分量的Hilbert变换能够得到具有物理意义的瞬时属性参数。
Hilbert谱表示的是信号幅值在整个频率段上随时间和频率的变化规律，Hilbert边际谱表示信号幅值在整个频率段上随频率的变化情况，它相当于傅里叶谱，但比傅里叶谱具有更高的频率分辨率。
Hilbert边际谱是通过对Hilbert谱积分得到的。
HHT是近年来在信号处理领域中的一项重要突破。
HHT是分EMD和Hilbert变换两步来实现的，首先对非线性、非平稳信号进行EMD分解，逐级分解出原始信号中不同尺度的波动或变化趋势，这些具有不同特征尺度的一系列时间序列分量叫做本征模态函数(IMF)，接着对每个IMF分量进行Hilbert变换。
对于EMD分解得到的每个分量都有着不同的频率成分，通过对各分量的Hilbert变换能够得到具有物理意义的瞬时属性参数。
Hilbert谱表示的是信号幅值在整个频率段上随时间和频率的变化规律，Hilbert边际谱表示信号幅值在整个频率段上随频率的变化情况，它相当于傅里叶谱，但比傅里叶谱具有更高的频率分辨率。
Hilbert边际谱是通过对Hilbert谱积分得到的。
2020/8/12 19:37:27
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利用经验模态分解提取IMF向量与残余向量的matlab程序，可以直接运转emdplus.m，亲测有效，不能运转不要钱~，主函数与样本熵函数samp经过了分析，里面有详细注解，EMD.m函数用的歪国人写的的~目前也是较为常用的版本了
2021/11/22 7:50:26
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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