本文主要是介绍基于EMD-SVD的信号去噪算法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、代码原理
基于EMD-SVD的信号去噪算法结合了经验模态分解（EMD）和奇异值分解（SVD）两种技术，其原理如下：
1. **信号分解（EMD）**：
- EMD是一种自适应的信号分解方法，它将信号分解为若干个固有模态函数（IMF），这些IMF代表了信号在不同频率上的成分。IMF的数量通常与信号中包含的频率成分数量相关。
- 在EMD过程中，每个IMF都代表了信号在不同频率上的振荡，随着分解的进行，IMF的频率逐渐变化，从高频到低频。
2. **SVD去噪**：
- 对每个IMF进行SVD分解，得到其奇异值分解形式。
- 在SVD分解后，通过观察奇异值的大小，可以了解信号中的主要成分和噪声成分。一般来说，信号的主要成分会对应较大的奇异值，而噪声则对应较小的奇异值。
- 为了去除噪声，可以通过设定一个阈值，将较小的奇异值置为零，从而抑制噪声对信号的影响。这个阈值可以根据奇异值的突变点来确定，突变点之后的奇异值可以被视为噪声，而突变点之前的奇异值则代表了信号的主要成分。
3. **重构信号**：
- 将处理后的IMF重新组合成去噪后的信号。
- 通过将去噪后的IMF相加，可以得到最终的去噪信号。
在该算法中，EMD主要负责信号的分解，将信号分解为IMF，而SVD则用于去除每个IMF中的噪声成分。通过结合这两种方法，可以有效地去除信号中的噪声，保留主要的信号成分。
二、代码流程图及代码效果图
1、代码流程图
2、代码效果图
% %EMD方法的测试脚本程序
clc;clear;close all
%% 1.模拟信号
%采样频率 %%采样间隔 %%采样点数
Fs=1000; dt=1/Fs; N=1000;
t=(1:N)*dt;
signal=sin(2*pi*50*t);
rng(100);sig_noise=signal+0.5*randn(1,N); %%加入噪声
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