关于希尔伯特变换谱和边际谱的问题，跪求！！！！
试了论坛上的一些程序得到的边际谱和希尔伯特变换谱都是这样。我觉得可能是toimage函数的问题，但用了论坛里的程序还是这样。。有些崩溃别人的程序不能直接用，还得仔细调试 可能是预处理没有做好，低频信号比较强。可以去除最后分解的IMF，只用前面几个imf去测试程序。要想做好文章，请远离emd 另外从你的psd图像看的话，扩展你toimage的频率显示范围也许能看到一些结果，如果是这样的话，高频成分是主要的，频率显示范围可以修改。另外，你的信号是什么信号，你的采样频率是多少？做信号处理前其实对信号的结果是应该要有一定的感性认识，预估会出现什么样的结果 yghit08 发表于 2016-5-12 13:07
另外从你的psd图像看的话，扩展你toimage的频率显示范围也许能看到一些结果，如果是这样的话，高频成分是主 ...
我用的是论坛里的一个现成程序尝试希尔伯特普和边际谱的，原作者在论坛上也给出了处理的图，但我画出来的图就是上面那两个情况。
clc
clear all
close all
N=1000;
n=1:N;
fs=1000;
t=n/fs;
fx=10;
fy=50;
x=cos(2*pi*fx*t);
y=10*cos(2*pi*fy*t);
z=x+y;
data=z;
imf=emd(data);
%对输入信号进行EMD分解
=hhspectrum(imf); %对IMF分量求取瞬时频率与振幅：
%A：是每个IMF的振幅向量,f:每个IMF对应的瞬时频率，t：时间序列号
=toimage(A,f); %将每个IMF信号合成求取Hilbert谱，E：对应的振幅值，
%Cenf：每个网格对应的中心频率这里横轴为时间，纵轴为频率
%即时频图(用颜色表示第三维值的大小)和三维图（三维坐标系：时间，中心频率，振幅）
cemd_visu(data,1:length(data),imf); %显示每个IMF分量及残余信号--------------------------------------------
disp_hhs(E); %希尔伯特谱----------------------------------------------------------
%画出边际谱
N=length(Cenf);%设置频率点数 %完全从理论公式出发。网格化后中心频率很重要，大家从连续数据变为离散的角度去思考，相信应该很容易理解
for k=1:size(E,1)
bjp(k)=sum(E(k,:))*1/fs;
end
figure(3);
plot(Cenf(1,:)*fs,bjp);% 作边际谱图 进行求取Hilbert谱时频率已经被抽样成具有一定窗长的离散频率，所以此时的频率轴已经是中心频率
xlabel('频率 / Hz');
ylabel('幅值');
狠是深奥！我用过希尔波特变换，但是没有深入的研究过！
yghit08 发表于 2016-5-12 13:02
可能是预处理没有做好，低频信号比较强。可以去除最后分解的IMF，只用前面几个imf去测试程序。要想做好文章 ...
为什么要原理emd呢，本人初学者，还望指教
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