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对非平稳信号进行经验模态分解,提取IMF,并进行HILBERT变换。很好的程序

代码片段和文件信息
% clear;
% clc;
% P=[-1 -1 2 2 4;0 5 0 5 7]; T=[-1 -1 1 1 -1]; %利用minmax函数求输入样本范围
% net = newff(minmax(P)[81]{‘tansig‘‘purelin‘}‘trainrp‘); %5 隐含层神经元个数
% net.trainParam.show=50;
% net.trainParam.lr=0.05;
% net.trainParam.epochs=300;
% net.trainParam.goal=1e-5;
% [nettr]=train(netPT);
% net.iw{11}%隐层权值
% net.b{1}%隐层阈值
% net.lw{21}%输出层权值
% net.b{2}%输出层阈值
% sim(netP)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%BP网络的第一阶段学习期(训练加权系数wki,wij)
%初始化
lr=0.05;err_goal=0.001; %lr为学习速率;err_goal为期望误差最小值
max_epoch=10000;a=0.9; %max_epoch为训练的最大次数;a为惯性系数
Oi=0;Ok=0; %置隐含层和输出层各神经元输出初值为0
%提供两组训练集和目标值(3输入,2输出)
X=[1 1;-1 -1;1 1];T=[1 1;1 1];
%初始化wki,wij(M为输入节点j的数量;q为隐含层节点i的数量;L为输出节点k的数量)
[MN]=size(X);q=8;[LN]=size(T); %N为训练集对数量
wij=rand(qM);wki=rand(Lq);
wij0=zeros(size(wij));wki0=zeros(size(wki));
for epoch=1:max_epoch
%计算隐含层各神经元的输出
NETi=wij*X;
for j=1:N
for i=1:q
Oi(ij)=2/(1+exp(-NETi(ij)))-1;
end
end
%计算输出层各神经元输出
NETk=wki*Oi;
for i=1:N
for k=1:L
Ok(ki)=2/(1+exp(-NETk(ki)))-1;
end
end
%计算误差函数
E=((T-Ok)‘*(T-Ok))/2;
if(E %调整输出层加权系数
deltak=Ok.*(1-Ok).*(T-Ok);
w=wki;
wki=wki+lr*deltak*Oi‘+a*(wki-wki0);
wki0=w;
%调整隐含层加权系数
deltai=Oi.*(1-Oi).*(deltak‘*wki)‘;
w=wij;
wij=wij+lr*deltai*X‘+a*(wij-wij0);
wij0=w;
end
epoch %显示计算次数
%BP网络的第二阶段工作期(根据训练好的wki,wij和给定的输入计算输出)
X1=X; %给定输入
%计算隐含层各神经元输出
NETi=wij*X1;
for j=1:N
for i=1:q
Oi(ij)=2/(1+exp(-NETi(ij)))-1;
end
end
%计算输出层各神经元的输出
NETk=wki*Oi;
for i=1:N
for k=1:L
Ok(ki)=2/(1+exp(-NETk(ki)))-1;
end
end
Ok %显示网络输出层的输出
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 2145 2016-03-14 15:33 EMD\BPnetwork.m
文件 1081 2016-03-07 20:16 EMD\emd.m
文件 206 2016-03-07 20:17 EMD\FFTAnalysis.m
文件 909 2016-03-07 20:15 EMD\findpeaks.m
文件 235 2016-03-07 20:17 EMD\HilbertAnalysis.m
文件 1688 2016-03-07 20:16 EMD\plot_hht.m
文件 1180 2016-03-14 14:40 EMD\test.m
目录 0 2016-03-24 15:08 EMD
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