EMD信号处理方法在Labview和Matlab中的实现

在LabVIEW 中应用MAT LAB 进行信号处理张志平　刘正平(华东交通大学机电工程学院,南昌330013)摘　要:介绍了LabVIEW 及M AT LAB 语言的优缺点及在LabVIEW 中如何调用M AT LAB 应用程序进行信号处理的方法及注意事项。

关键词:信号处理;LabVIEW;M AT LAB中图分类号:TP311152 文献标识码:A 文章编号:167224984(2004)0420077202Using MAT LAB to process signal in LabVIEWZH ANG Zhi 2ping ,LI U Zheng 2ping(S ch ool o f M echanical and E lectr onical E ngineering ,E ast China Jia otong University ,Nanchang 330013,China )Abstract :This paper basically introduced the functions and the features of LabVIEW language and MAT LAB language ,and introduced how to call the application program of MAT LAB to process signal in LabVIEW 1K ey Words :Signal Processing ;LabVIEW ;MAT LAB收稿日期:2003212222;收到修改稿日期:20042022131　引　言在故障诊断中,必须进行故障信号采集与分析。

信号采集可用相关的仪器设备(如数据采集器等)进行,对采集到的信号进行常规分析时,可以使用仪器本身附带的分析软件进行。

众所周知,MAT LAB 具有强大的信号分析与图像处理功能,因此,要对采集到的信号进行复杂的分析,往往借用MAT LAB 强大的信号分析功能。

利用LabVIEW进行生物医学信号处理和分析LabVIEW是一种用于控制、测量和测试、数据采集和处理的图形化编程语言和开发环境。

在生物医学领域，LabVIEW被广泛用于处理和分析各种生物医学信号，如心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等。

本文将介绍利用LabVIEW进行生物医学信号处理和分析的方法和技巧。

一、LabVIEW简介LabVIEW是美国国家仪器公司（National Instruments）推出的一款可视化编程软件，具有直观易用、功能强大、灵活性高等特点。

其图形化编程环境使得生物医学信号处理和分析变得更加便捷。

LabVIEW 支持多种硬件设备，如数据采集卡、传感器等，可以实时采集生物医学信号。

二、生物医学信号处理基础在开始利用LabVIEW进行生物医学信号处理和分析之前，首先需要了解一些基础知识。

生物医学信号通常是非稳态信号，因此需要进行预处理，包括滤波、去噪、特征提取等。

滤波可以去除信号中的噪声和干扰，常用的滤波方法有低通滤波、高通滤波、带通滤波等。

去噪可以减少信号中的噪声成分，提高信号质量。

特征提取可以从信号中提取出有用的特征，如频率、幅度、相位等。

三、LabVIEW在生物医学信号处理中的应用1. 生物医学信号采集：LabVIEW支持多种硬件设备，可以实时采集生物医学信号。

通过选择合适的传感器和数据采集卡，可以实时获取心电图、脑电图、肌电图等生物医学信号。

2. 信号滤波：LabVIEW提供了丰富的滤波函数和工具箱，可以进行低通滤波、高通滤波、带通滤波等操作。

通过设定合适的滤波参数，可以去除信号中的噪声和干扰。

3. 信号去噪：LabVIEW中有多种去噪算法，如小波去噪、自适应滤波等。

可以根据信号的特点选择合适的去噪方法，提高信号的质量。

4. 特征提取：LabVIEW提供了多种信号特征提取的函数和工具箱，如傅里叶变换、小波变换、时域特征提取等。

通过提取信号的频率、幅度、相位等特征，可以进行后续的分析和识别。

LabVIEW与MATLAB的数据交互与集成LabVIEW和MATLAB是两种常用的科学与工程计算软件，它们都具有强大的数据处理和分析功能。

在实际应用中，我们常常需要将LabVIEW的数据与MATLAB进行交互与集成，以实现更加复杂和全面的数据处理和分析。

一、数据传输与共享LabVIEW和MATLAB之间的数据交互可以通过多种方式实现。

最常用的方法是通过文件实现数据传输和共享。

LabVIEW可以将数据保存为文本文件或二进制文件，而MATLAB可以读取这些文件并进行相应的处理。

通过文件交互的方式，LabVIEW和MATLAB之间可以实现较为灵活和通用的数据传输。

二、MATLAB数据处理函数的调用在LabVIEW中，可以使用MATLAB Script节点来调用MATLAB 的数据处理函数。

MATLAB Script节点允许将MATLAB代码嵌入到LabVIEW程序中，并直接调用相应的函数。

通过这种方式，我们可以利用MATLAB强大的数据分析和处理库，实现更加复杂和高级的数据处理功能。

三、LabVIEW与MATLAB的实时数据交互在某些应用场景中，我们需要实时地将LabVIEW获取到的数据传输给MATLAB进行实时分析。

这时，可以使用TCP/IP或UDP等网络通信协议来实现LabVIEW与MATLAB之间的实时数据传输。

LabVIEW可以作为数据采集或实时控制的平台，实时地将数据通过网络传输给MATLAB进行实时处理。

这样，我们可以利用MATLAB的实时分析算法，实时地对实验数据进行处理和分析。

四、LabVIEW与MATLAB的图像和信号处理集成LabVIEW和MATLAB都具有强大的图像和信号处理功能。

在实际应用中，我们常常需要对图像和信号进行复杂的处理和分析。

LabVIEW与MATLAB的集成可以极大地提高图像和信号处理的效率和灵活性。

通过LabVIEW和MATLAB的集成，我们可以将LabVIEW 获取到的图像和信号传输给MATLAB进行高级处理，同时将处理结果反馈回LabVIEW进行实时显示和控制。

欢迎订阅欢迎撰稿欢迎发布产品广告信息E I C Vo l .15　2008　No.2　101　图3　Soble 算子处理图 图4　二值图 3　二值化整幅图像画面仅有黑白二值的图像就是二值化图像。

二值化的目的是将采集得到的多层次灰度图像处理成二值图像,以便于分析理解和识别并减少计算量。

对图像进行二值化处理的关键是阈值的合理选取。

阈值设置过小易产生噪声;阈值设置过大会降低分辨率,使非噪声被视为噪声而滤掉[5]。

本文采用的是最优阈值原理:统计每幅图像灰度的分布特性,利用类别方差作为判据,选取使类间方差最大值作为选定的阈值。

二值图如图4所示。

4　结束语本文通过对运动车辆的视频进行中值滤波,Soble 算子提取图像的边缘信息,接着进行二值化处理,为以后的识别提供了良好的基础。

利用VC ++编制人机交互友好界面,实现数字逻辑变换及道路图像处理。

该算法具有良好的实时性和可靠性。

□参考文献[1]布洛基,布图兹等.智能车辆[M ].人民交通出版社,2002.11.[2]高守传,姚领田等.V isual C ++实践与提高[M ].中国铁路出版社,2005.12.[3]王晓东,丁冬花.实时车辆检测和跟踪系统设计[J ].微计算机信息,2006,11(2):237-239.[4]王艳春,李建军,何鹏,尹明.公路交通管理中行驶车辆自动识别技术研究[J ].微计算机信息,2006,11(2):193-195.[5]王荣本,游峰,崔高峰等.基于计算机视觉高速车辆的道路识别[J ].计算机工程与应用2004,9(26):18-21.作者简介:胡会珍(1983-),女,汉族,硕士,主要研究方向为控制理论与控制工程,现中北大学在读硕士研究生;黄晋英(1971-),女,汉族,副教授/硕士生导师,主要从事智能控制,模式识别研究。

基金资助:山西省青年科技基金(编号:20051015)收稿日期:2007210230(7672)文章编号:167121041(2008)022*******M a tla b 和La bV I E W 混合编程的实现李霄燕,杨俊宇,赵　佳(长春工业大学电气与电子工程学院,长春130012)摘要:基于M a tla b 强大的计算功能和La bV I EW 的界面良好的特点提出用M a tla b 和La bV I EW 混合编程,将二者有机结合起来,使在锅炉管板焊接中,能够轻松得到不同位置焊接管口的轨迹方程,实现自动焊机对焊接轨迹的良好控制。

LabVIEW与MATLAB的结合强大的数据分析工具LabVIEW与MATLAB的结合：强大的数据分析工具在科学研究和工程领域，数据分析是十分重要的环节。

为了更好地分析和处理数据，科学家和工程师们经常使用多种工具和软件。

LabVIEW和MATLAB是两个常用且功能强大的数据分析工具。

本文将探讨LabVIEW和MATLAB的结合，介绍它们在数据分析方面的优势。

一、LabVIEW介绍及其在数据采集和控制方面的应用LabVIEW是国际上广泛使用的一种图形化编程环境。

它以数据流为基础，在数据的采集、控制和处理方面具有独特的优势。

LabVIEW可以将传感器和仪器的数据直接输入到计算机，通过图形化界面进行实时监控和控制。

它提供了丰富的工具箱和模块，使得用户能够轻松地进行数据采集、处理和控制。

在数据分析方面，LabVIEW提供了强大的信号处理和模拟工具。

用户可以通过图形化编程方式，快速构建数据分析的算法和模型。

LabVIEW支持多种图形化表示方式，可以清晰地展示数据的变化和趋势。

用户还可以根据需要，将数据导出到Excel、CSV等格式的文件中，方便与其他软件进行进一步的分析和处理。

二、MATLAB介绍及其在数学计算和数据分析方面的应用MATLAB是一种数学计算和编程环境，被广泛应用于科学、工程和商业领域。

它提供了丰富的数学函数和工具箱，支持矩阵运算和符号计算。

MATLAB的语法简洁明了，易于学习和使用，使得用户可以根据自己的需求，编写复杂的数据分析和算法。

在数据分析方面，MATLAB提供了丰富的统计和机器学习工具。

用户可以使用MATLAB进行数据预处理、特征提取、聚类分析和分类模型的构建。

MATLAB还支持数据可视化，用户可以通过绘制图表和曲线，更直观地展示数据的特征和规律。

此外，MATLAB还具有丰富的数据导入和导出功能，方便与其他软件进行数据交换和共享。

三、LabVIEW与MATLAB的结合：优势与应用案例LabVIEW和MATLAB作为两款独立的软件，在数据分析方面各有其优势。

基于LabVIEW与MATLAB的现代光测图像处理系统一、概述随着科技的进步，光学测量技术在各个领域中的应用越来越广泛，特别是在精密工程、生物医学、航空航天等领域。

现代光测技术不仅要求高精度的测量结果，还要求快速、高效的数据处理和分析能力。

开发一个功能强大、操作简便的现代光测图像处理系统显得尤为重要。

本文将介绍一种基于LabVIEW与MATLAB的现代光测图像处理系统。

LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是一种由美国国家仪器（National Instruments）公司开发的图形化编程语言和开发环境，广泛应用于数据采集、仪器控制和工业自动化等领域。

MATLAB（Matrix Laboratory）则是由MathWorks 公司开发的一种高性能的数值计算和可视化软件，被广泛用于算法开发、数据分析和可视化、工程与科学绘图以及应用程序的创建。

本系统结合了LabVIEW和MATLAB的优势，利用LabVIEW强大的硬件接口能力和MATLAB卓越的数据处理和分析能力，实现了一套高效、精确的光测图像处理系统。

该系统不仅能够处理和分析光测图像数据，还能够与各种光学测量设备进行无缝连接，实现数据的实时采集和处理。

本概述部分简要介绍了现代光测图像处理系统的背景和意义，并阐述了本系统的研究目的和主要功能。

后续章节将详细介绍系统的设计原理、实现方法和应用案例。

1. 光测图像处理技术的发展背景随着信息技术的飞速发展，光测图像处理技术在众多领域，如航空航天、生物医学、智能交通、安防监控以及工业自动化等，发挥着越来越重要的作用。

光测图像处理技术是一种利用光学原理和图像处理算法对获取的光学信息进行提取、分析和处理的技术，其目标是实现对目标对象的精确测量、识别和跟踪。

传统的光测图像处理方法主要依赖于硬件设备和固定的图像处理算法，这种方法在处理复杂的光学信息时往往显得力不从心。

Labview中调用matlab的两种方法鉴于LabVIEW和MATLAB的优点，本文介绍了通过ActiveX技术，在LabVIEW(Ver6.1)中调用和操作MATLAB（Ver6.5）的方法，实现LabVIEW和MATLAB的混合编程，充分发挥两者的优势。

先说一下两种方法的优缺点：2.3 两种调用方法的比较（1）MATLAB Script节点具有多输入、多输出的特点，一次处理的信息量要以很大。

MATLAB脚本可以先在MATLAB下调试。

无误后再导入到MATLABSeript节点中。

MATLAB Script节点对输入、输出数据的类型有明确的要求。

只有LabVIEW中的数据类型与MATLAB中的数据型相匹配，才能进行数据传输。

使用MATLAB Script节点的方法，快捷方便，但不利于较大的应用程序开发。

当需要使用时，可将其模块化，采用主程序动态加载。

（2）使用ActiveX函数模的方法，具有对MATLAB更强的控制能力。

如随时打开和关闭MATLAB，隐藏在务栏中的MATLAB图标，与MATLAB进行字符数组传输，这些都是MATLAB Script节点都不具有的。

使用ActiveX函数模板时，经常会遇到数据类型的转换，尤其是变体（Variant）与其他类型的转换。

当高用大型算法时，必须明确输入、输出数据的具体类型，而且要尽量减少数据传输量和启动MATLAB自动化服务器的次数ActiveX函数模板，适于较大的应用程序开发。

在LabVIEW顺序结构中，不提供使用。

原因是顺序结构妨碍了作为LabVIEW优点之一的程序并行运行机制，而且MATLAB自动化服务器启动也需要一定时间，这会使整个程序不能及时处理其它的用户操作。

总之，两种调用方法其自身的优势和不足。

在开发一个大的复杂应用程序时，综合不同的应用要求，合理选择可以显著提高开发效率。

采用虚拟仪器技术，通过LabVIEW构建测试仪器开发效率高、可维护性强、测试精度、稳定性和可靠性能够得到充保证；具有很高的性价比，节省投资，但于设备更新和功能扩充。

emd经验模态分解matlab代码EMD (Empirical Mode Decomposition) 是一种用于信号分解和分析的方法，它将非线性和非平稳信号分解成一组称为本征模态函数(Intrinsic Mode Functions, IMF) 的成分。

本文将介绍如何使用MATLAB 实现 EMD，并利用经验模态分解分析一个示例信号。

我们需要了解 EMD 的基本原理。

EMD 是一种自适应的信号分解方法，它通过将信号分解为一组本征模态函数来描述信号的局部特征。

每个本征模态函数都具有不同的频率和幅度，且满足以下两个条件：在数据极值点的个数上或下一致，且在任意点上的平均值为零。

经过分解后，信号可以用这些本征模态函数的线性组合来表示。

在 MATLAB 中，我们可以使用 `emd` 函数实现 EMD。

首先，我们需要将要分解的信号保存为一个一维数组。

然后，我们可以使用以下代码进行信号的经验模态分解：```matlabimf = emd(signal);```其中，`signal` 是我们要分解的信号，`imf` 是一个包含所有本征模态函数的矩阵。

每一列对应一个本征模态函数，其中第一列是最高频率的本征模态函数，最后一列是最低频率的本征模态函数。

接下来，我们可以对信号和本征模态函数进行分析和可视化。

我们可以使用以下代码绘制原始信号和每个本征模态函数的图形：```matlabfigure;subplot(length(imf)+1,1,1);plot(signal);title('原始信号');for i = 1:length(imf)subplot(length(imf)+1,1,i+1);plot(imf(:,i));title(['IMF ' num2str(i)]);end```这段代码将原始信号和每个本征模态函数绘制在一个图形窗口中，每个图形都有一个相应的标题。

我们可以通过观察每个本征模态函数的频率、振幅和形状来分析信号的局部特征。

EMD经验模态分解MATLAB代码介绍在信号处理领域中，经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）是一种用于将非平稳信号分解为一组固有模态函数（IMF）的方法。

EMD方法由黄俊杰于1998年提出，其具有局部性、自适应和数据驱动的特点，可以应用于多种非平稳信号的分析和处理。

本文将详细介绍EMD方法的原理，并提供基于MATLAB的代码实现。

EMD方法原理EMD方法基于信号自身的局部特征进行分解，主要包括以下步骤：1.首先，将待分解的信号进行去趋势处理，以消除信号的整体趋势；2.然后，寻找信号中的局部极大值点和局部极小值点，根据这些极值点构造上下包络线；3.在上下包络线之间找到局部平均线，作为当前信号的第一个固有模态函数（IMF1）；4.将IMF1从原始信号中减去，得到一个新的信号，重复上述步骤直至剩余信号无法再分解。

MATLAB实现EMD方法基于MATLAB，我们可以使用以下代码实现EMD方法：function IMF = EMD(signal)IMF = []; % 存储固有模态函数while isIMF(signal) % 判断是否是IMF[upper_env, lower_env] = envelope(signal); % 计算上下包络线mean_env = (upper_env + lower_env) / 2; % 计算局部平均线IMF = [IMF, signal - mean_env]; % 存储当前IMFsignal = signal - mean_env; % 减去当前IMFif sum(abs(signal)) < 1e-6 % 剩余信号是否已经无法再分解IMF = [IMF, signal]; % 存储最后的趋势项break;endendendfunction flag = isIMF(signal)min_num = 3; % 判断是否是IMF所需的极大值和极小值点的最小数量max_num = 7; % 判断是否是IMF所需的过零点的最大数量extrema_num = length(find(diff(gradient(signal)) >= 0)); % 计算极大值和极小值点的数量zero_num = length(find(signal(1:end-1) .* signal(2:end) < 0)); % 计算过零点的数量flag = (extrema_num >= min_num && extrema_num <= max_num && zero_num == 0); % 判断是否是IMFend使用示例下面我们使用一个示例信号来演示EMD方法的使用：t = linspace(0, 1, 1000);signal = sin(20 * t.^2) + cos(10 * t.^3); % 待分解信号IMF = EMD(signal); % 进行信号分解figure;subplot(length(IMF) + 1, 1, 1);plot(t, signal);title('原始信号');for i = 1:length(IMF)subplot(length(IMF) + 1, 1, i + 1);plot(t, IMF(i, :));title(['IMF', num2str(i)]);end运行以上代码，我们可以得到原始信号及其分解后的IMF部分如下图所示：结论本文介绍了EMD经验模态分解方法的原理，并提供了基于MATLAB的代码实现。

利用LabVIEW实现信号处理摘要信号处理几乎涉及到所有的工程技术领域，而频谱分析正是信号处理中的一个非常重要的分析手段。

一般的频谱分析都依靠传统频谱分析仪来完成，价格昂贵，体积庞大，不便于工程技术人员携带。

而基于LabVIEW设计的虚拟频谱分析仪，用软件代替硬件，价格低，便于工程技术人员完成现场信号的采集、处理及频谱分析。

现今最有代表性的图形化编辑软件——LabVIEW，用之模拟从DAQ板卡中采集到一路带有均匀白噪声的正弦信号，显示其波形，并分析、显示其幅频特性曲线以及相频特性曲线。

另外本文还根据LabVIEW中的子程序，实现了语音信号的录音与播放。

关键词虚拟仪器数据采集总线LabVIEW1.1 LabVIEW简介LabVIEW (laboratory virtual instrument engineering wokbench——实验室虚拟仪器工程平台)的概念,是直观的前面板与流程图式的编程方法的结合,是构建虚拟仪器的理想工具。

LabVIEW和仪器系统的数据采集、分析、显示部分一起协调工作, 是简化了而又更易于使用的基于图形化编程语言G的开发环境。

LabVIEW集成了很多仪器硬件库,如GPIB/VXI/PXI/基于计算机的仪器、RS232/485协议、插入式数据采集、模拟/数字/计数器Ｉ/Ｏ、信号调理、分布式数据采集、图像获取和机器视觉、运动控制、PLC/数据日志等。

与传统的编程方式相比,使用LabVIEW设计虚拟仪器,可以提高效率4～10倍。

同时,利用其模块化和递归方式,用户可以在很短的时间内构建、设计和更改自己的虚拟仪器系统。

1.2用LabVIEW设计虚拟仪器的步骤LabVIEW编程一般要经过以下几个步骤。

1、总体设计：根据用户需求，进行VI总体结构设计，确定面板布局与程序流程，并保证所使用的虚拟仪器硬件在LabVIEW函数库中有相应的驱动程序。

2、前面板设计：在LabVIEW的前面板编辑窗口内，利用工具模板和控件模板进行VI 前面板的设计。

EMD算法的matlab程序介绍解析%此版本为 ALAN 版本的整合注释版function imf =emd(x%Empiricial Mode Decomposition (Hilbert-HuangTransform %imf =emd(x%Func :findpeaksx=transpose(x(:;%转置为行矩阵imf =[];while ~ismonotonic(x%当 x 不是单调函数,分解终止条件x1=x;sd =Inf;%均值%直到 x1满足 IMF 条件,得 c1while (sd>0.1 |~isimf(x1%当标准偏差系数 sd 大于 0.1或 x1不是固有模态函数时,分量终止条件s1=getspline(x1;%上包络线s2=-getspline(-x1;%下包络线x2=x1-(s1+s2/2;%此处的 x2为文章中的 hsd =sum((x1-x2.^2/sum(x1.^2;x1=x2;endimf{end+1}=x1;x =x-x1;endimf{end+1}=x;%FUNCTIONSfunction u =ismonotonic(x%u=0表示 x 不是单调函数, u=1表示 x 为单调的u1=length(findpeaks(x*length(findpeaks(-x;if u1>0, u =0;else, u =1; endfunction u =isimf(x%u=0表示x 不是固有模式函数, u=1表示x 是固有模式函数N =length(x;u1=sum(x(1:N-1.*x(2:N<0;u2=length(findpeaks(x+length(findpeaks(-x;if abs(u1-u2>1, u =0;else, u =1; endfunction s =getspline(x%三次样条函数拟合成元数据包络线N =length(x;p =findpeaks(x;s =spline([0p N+1],[0x(p0],1:N;--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- function n =findpeaks(x%Find peaks. 找到极值 ,n 为极值点所在位置%n =findpeaks(xn =find(diff(diff(x>0 <0;u =find(x(n+1>x(n;n(u=n(u+1;------------------------------------------------------------------------------------------ ---------------------------------------------------------------------------------------- function plot_hht00(x,Ts %双边带调幅信号的 EMD 分解%Plot the HHT.%plot_hht(x,Ts%%::Syntax%The array (列 x is the input signal and Ts is the sampling period (取样周期 . %Example on use:[x,Fs]=wavread('Hum.wav';%plot_hht(x(1:6000,1/Fs;%Func :emd%Get HHT.clear all;close all;Ts=0.0005;t=0:Ts:10;%采样率 2000HZ%调幅信号%x=sin(2*pi*t.*sin(40*pi*t;x=sin(2*pi*t;s1=getspline(x;%上包络线s2=-getspline(-x;%上包络线x1=(s1+s2/2;%此处的 x2为文章中的 hfigure;plot(t,x;xlabel('Time',ylabel('Amplitude';title('双边带调幅信号';hold on;plot(t,s1,'-r';plot(t,s2,'-r';plot(t,x1,'g';imf =emd(x;for k =1:length(imfb(k=sum(imf{k}.*imf{k};th =angle(hilbert(imf{k};d{k}=diff(th/Ts/(2*pi;end[u,v]=sort(-b;b =1-b/max(b;%Set time-frequency plots.N =length(x;c =linspace(0,(N-2*Ts,N-1;%figure;for k =v(1:2plot(c,d{k},'k.','Color',b([kk k],'MarkerSize',3;hold on;set(gca,'FontSize',8,'XLim',[0c(end],'YLim',[050];%设置x 、y 轴句柄xlabel('Time',ylabel('Frequency';title('原信号时频图 ';end%Set IMF plots.M =length(imf;N =length(x;c =linspace(0,(N-1*Ts,N;for k1=0:4:M-1figurefor k2=1:min(4,M-k1,subplot(4,1,k2,plot(c,imf{k1+k2};set(gca,'FontSize',8,'XLim',[0c(end]; title('EMD分解结果 ';endxlabel('Time';end。

emd分解matlab程序EMD（Empirical Mode Decomposition）是一种信号处理方法，用于将非线性和非平稳信号分解为一组称为本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMFs）的振动模式。

本文将介绍如何使用MATLAB编写EMD程序，并对其进行详细解释。

首先，我们需要定义一个函数来实现EMD分解。

以下是一个基本的EMD函数的框架：```matlabfunction [IMFs, residual] = emd(signal)% 初始化IMFs和残差IMFs = [];residual = signal;% 循环分解信号直到残差为0或者只剩下一个IMFwhile (is_imf(residual))% 计算当前信号的极值点extrema = find_extrema(residual);% 计算当前信号的上包络线和下包络线upper_envelope = upper_envelope_line(residual, extrema);lower_envelope = lower_envelope_line(residual, extrema);% 计算当前信号的均值mean_value = (upper_envelope + lower_envelope) / 2;% 计算当前信号的IMFimf = residual - mean_value;% 将当前IMF添加到IMFs列表中IMFs = [IMFs, imf];% 更新残差为当前信号减去当前IMFresidual = residual - imf;endend```上述代码中，`is_imf`函数用于判断一个信号是否为IMF，`find_extrema`函数用于找到信号的极值点，`upper_envelope_line`函数和`lower_envelope_line`函数用于计算信号的上包络线和下包络线。

EMD信号处理方法在LabVIEW和MATLAB中的实现付瑶;王红军;吴国新
【期刊名称】《北京信息科技大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2008(023)002
【摘要】经验模态分解方法(EMD)在非平稳信号的分析和处理中起着重要的作用,为了能够方便的使用EMD方法对信号进行处理,现将LabVIEW虚拟仪器开发平台良好的用户图形界面和MATLAB软件强大的数值分析功能相结合,利用LabVIEW 调用MATLAB实现EMD信号处理方法.仿真结果表明对信号进行EMD分解后,使得瞬时频率具有了物理意义,但只是对信号进行了初步处理,可根据实际需要进行相应后续处理.
【总页数】5页(P23-27)
【作者】付瑶;王红军;吴国新
【作者单位】北京信息科技大学,机电工程学院,北京,100192;北京信息科技大学,机电工程学院,北京,100192;北京信息科技大学,机电工程学院,北京,100192
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.EMD的LabVIEW实现及其在滚动轴承故障诊断中的应用 [J], 王珍;郭方;江亲瑜
2.EMD的LabVIEW实现及其在滚动轴承故障信号分析中的应用 [J], 唐贵基;马万
里;胡爱军
3.在虚拟仪器中实现LabVIEW与MATLAB的无缝链接 [J], 王水鱼;王小娟
bVIEW中调用MATLAB进行信号处理方法研究 [J], 吴小红
5.MATLAB在LabVIEW中调用的实现 [J], 李志谭;郭山国
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基于 Labview和 Matlab的变速器诊断系统开发赵磊【摘要】为了实现变速器计算机诊断，采用Matlab Script节点技术将Labview 和Matlab优势互补，混合编程开发变速器故障诊断系统。

系统由Labview负责主界面、信号采集、信号存储和查询，Matlab调用；由Matlab负责信号降噪、提取、处理、返回Labview显示。

实验结果表明系统能快速、准确的完成变速器轴承振动信号的采集、传送、存储以及轴承故障特征频率识别。

针对不同信号处理时系统EMD包络谱程序修改简单，具有广泛的适应性。

%In order to realize transmission computer diagnosis , using Matlab Script node technology to get complementarty ad-vantages of Labview and Matlab in thispaper,development of transmission fault diagnosis with hybrid programming is done, in this system Labview responsibled for system main interface, signal acquisition, signal storage and query, Matlab invoked. Matlab responsibled for noise reduction, extraction, processing, return Labview display.Experimental result showed that the system could quickly and accurately complete the transmission bearing vibration signal acquisition,transport,storage and bear-ing fault characteristic frequency identification.Aiming at different signal processing EMD envelope spectrum program is modi-fied simplely in system, it has a wide range of adaptability.【期刊名称】《机械研究与应用》【年(卷),期】2013(000)004【总页数】4页(P175-178)【关键词】变速器;Labview;Matlab;Matlab Script;故障诊断【作者】赵磊【作者单位】兰州职业技术学院，甘肃兰州 730070【正文语种】中文【中图分类】TH165+.3汽车变速器是将发动机动力传递到车轮的重要部件，同时变速器工况恶劣载荷冲击力极大，变速器的齿轮、轴承、轴系、同步器等极易受损。

EMD包络谱在虚拟仪器诊断系统中的实现及应用李贵子;楼军伟【摘要】经验模态分解非常适合于非平稳、非线性信号的分析,Labview和Matlab在工程中使用较广,三者的有机结合在工程中具有广阔的应用前景。

为此,将Labview和Matlab优势互补,采用Matlab Script节点技术混合编程在虚拟仪器中实现EMD( empirical mode decomposition)包络谱分析。

实例应用结果表明Labview开发的系统主界面具有良好的人机交互和强大的图形显示界面,Labview中调用Matlab提供的EMD包络谱程序能准确、快速识别正常和故障轴承特征频率,针对不同信号选择不同分解层数时程序修改简单方便。

%Empirical mode decomposition is very suitable for analysing non-stationary and nonlinear signal. Labview and Matlab are widely used in engineering. If three ones above are integrated organical y,it is of three have a broad application prospects in engi-neering. For this reason, Labview and Matlab advantages are complemented. This paper uses Matlab script node technology to im-plement EMD( Empirical Mode Decomposition) envelope spectrum analysis in virtual instrument by hybrid programming. Application result shows the system main interface developed by Labview has a good human-computer interaction and powerful graphical display interface, The characteristic frequencies of normal bearing or fault bearing are accurately and quickly recognized on the envelope spectrum display in Labview provided by Matlab. The program is convenient to modify the chosen different decomposition layers.【期刊名称】《机械制造与自动化》【年(卷),期】2014(000)006【总页数】4页(P205-207,222)【关键词】Labview;Matlab;Matlab Script;EMD包络谱;混合编程【作者】李贵子;楼军伟【作者单位】甘肃省机械产品检测与技术评价重点实验室，甘肃兰州730302;兰州理工大学机电工程学院，甘肃兰州730050【正文语种】中文【中图分类】TP277.30 引言N.E.Huang[1]等人在1998年提出的经验模态分解能对信号进行多尺度分解为多个内禀模态函数(intrinsic mode function,简称IMF),与小波变换相比,无须预先设定任何基函数,是一种自适应的方法,非常适合于非平稳、非线性信号的分析,已广泛应用于齿轮[2]、轴承[3]等的故障诊断中。

基于LabVIEW的EMD降噪软件设计与实现孙飞;张鹏;连德浩【摘要】在复杂环境数据采集过程中,原始数据常常混有若干外界噪声,为提高信号特征提取的准确性,基于虚拟仪器技术设计并实现了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法,根据相关分析法筛选有效基本模式分量(Intrinsic Mode Function,IMF)完成测量信号的降噪处理,并设计仿真信号对软件降噪效果进行验证.验证结果表明,所设计软件可有效去除原始信号噪声,可靠性较好.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2016(035)008【总页数】3页(P18-19,22)【关键词】数据采集;经验模态分解;虚拟仪器技术;降噪【作者】孙飞;张鹏;连德浩【作者单位】西南科技大学信息工程学院,四川绵阳621010;西南科技大学信息工程学院,四川绵阳621010;西南科技大学信息工程学院,四川绵阳621010【正文语种】中文【中图分类】TP391在实际信号采集过程中，原始信号容易受到复杂环境噪声的干扰，增加后期信号特征提取难度。

因此，选择有效降噪算法对测量信号的降噪预处理显得尤为重要。

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)作为信号时频分析的重要手段，在非平稳信号处理方面相比其他方法具有较好的优越性，本文利用LabVIEW开发工具，根据EMD降噪原理，设计针对复杂非平稳信号的降噪处理软件，并构建仿真信号对其降噪效果进行验证。

EMD是一种与小波变换相类似的信号分解方法，对于非平稳信号，它相比其他类信号处理方法有较强的优越性。

假设原始信号为x(t)，它采用“筛选”的模式对所分析信号进行分解，具体过程如下[1]：(1)取其上下包络局部均值组成的序列m(t)，则h1(t)=x(t)-m1(t)(2)从原始信号中“筛选”出IMF信号，得到剩余信号r1(t)，如式(2)所示。

基于LabVIEW的EEMD方法的实现
邹滋润;陈真诚;朱健铭
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2013(21)7
【摘要】将LabVIEW和MATLAB强大的数值分析功能相结合,利用LabVIEW实现总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)信号处理方法,使得在信号分析时具有良好的人机界面；并且通过仿真与传统的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)作比较,结果显示EEMD方法在信号分析中具有良好的抑制模态混叠问题,并且具有和MATLAB环境中相同的分解结果.
【总页数】4页(P1885-1888)
【作者】邹滋润;陈真诚;朱健铭
【作者单位】桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学生命与环境科学学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学生命与环境科学学院,广西桂林541004
【正文语种】中文
【中图分类】TP303
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1.基于EEMD的信号处理方法分析和实现 [J], 时世晨;单佩韦
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3.基于LabVIEW实现Flash Bootloader刷写方法的研究 [J], 曾宇文
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5.基于LabVIEW的冲击响应谱分析的实现方法 [J], 魏建波;孙志红;贺娜;韩福江因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。