emdeemdceemd去噪

一键运行，实现emd,eemd,ceemd去噪，

function [modes its]=ceemdan（xNstdNRMaxIter）

% WARNING: for this code works it is necessary to include in the same
%directoy the file emd.m developed by Rilling and Flandrin.
%This file is available at %http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html
%We use the default stopping criterion.
%We use the last modification: 3.2007
% 
% This version was run on Matlab 7.10.0 （R2010a）
%----------------------------------------------------------------------
%   INPUTs
%   x: signal to decompose
%   Nstd: noise standard deviation
%   NR: number of realizations
%   MaxIter: maximum number of sifting iterations allowed.
%
%  OUTPUTs
%  modes: contain the obtained modes in a matrix with the rows being the modes        
%   its: contain the sifting iterations needed for each mode for each realization （one row for each realization）
% -------------------------------------------------------------------------
%  Syntax
%
%  modes=ceemdan（xNstdNRMaxIter）
%  [modes its]=ceemdan（xNstdNRMaxIter）
%
%--------------------------------------------------------------------------
% This algorithm was presented at ICASSP 2011 Prague Czech Republic
% Plese if you use this code in your work please cite the paper where the
% algorithm was first presented. 
% If you use this code please cite:
%
% M.E.TORRES M.A. COLOMINAS G. SCHLOTTHAUER P. FLANDRIN
%  “A complete Ensemble Empirical Mode decomposition with adaptive noise“ 
%  IEEE Int. Conf. on Acoust. Speech and Signal Proc. ICASSP-11 pp. 4144-4147 Prague （CZ）
%
% -------------------------------------------------------------------------
% Date: June 062011
% Authors:  Torres ME Colominas MA Schlotthauer G Flandrin P.
% For problems with the code please contact the authors:   
% To:  macolominas（AT）bioingenieria.edu.ar 
% CC:  metorres（AT）santafe-conicet.gov.ar
% -------------------------------------------------------------------------

x=x（:）‘;
desvio_x=std（x）;
x=x/desvio_x;

modes=zeros（size（x））;
temp=zeros（size（x））;
aux=zeros（size（x））;
acum=zeros（size（x））;
iter=zeros（NRround（log2（length（x））+5））;

for i=1:NR
    white_noise{i}=randn（size（x））;%creates the noise realizations
end;

for i=1:NR
    modes_white_noise{i}=emd（white_noise{i}）;%calculates the modes of white gaussian noise
end;

for i=1:NR %calculates the first mode
    temp=x+Nstd*white_noise{i};
    [temp o it]=emd（temp‘MAXMODES‘1‘MAXITERATIONS‘MaxIter）;
    temp=temp（1:）;
    aux=aux+temp/NR;
    iter（i1）=it;
end;

modes=aux; %saves the first mode
k=1;
aux=zeros（size（x））;
acum=sum（modes1）;

while  nnz（diff（sign（diff（x-acum））））>2 %calculates the rest of the modes
    for i=1:NR
        tamanio=size（modes_white_noise{i}）;
        if tamanio（1）>=k+1
            noise=modes_white_noise{i}（k:）;
            noise=noise/std（noise）;
            noise=Nstd*noise;
            try
                [temp o it]=emd（x-acum+std（x-acum）*noise‘MAXMODES‘1‘MAXITE

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       3560  2018-08-03 10:24  去噪整合\ceemdan.m

     文件      72914  2018-08-02 08:33  去噪整合\DATA073001.mat

     文件      84013  2018-08-03 11:59  去噪整合\DATA080301.mat

     文件       5276  2018-08-03 09:08  去噪整合\eemd.m

     文件      22274  2018-08-03 10:27  去噪整合\emd.m

     文件       4361  2018-08-03 09:10  去噪整合\extrema.m

     文件       1291  2018-08-03 11:54  去噪整合\main_quzao.m

     文件       2973  2018-08-03 10:22  去噪整合\ssa1.m

     目录          0  2018-08-03 12:00  去噪整合

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               196662                    9