EEMD 分解信号信噪比计算方法及 Matlab 代码

计算信噪比的一种常用方法是将信号与其对应的噪声分离，并计算它们的功率比值。对于经 EEMD 分解得到的信号，可以采用以下步骤计算各信号的信噪比：

1. 对原始信号进行 EEMD 分解，得到若干个 IMF 分量。
2. 对每个 IMF 分量进行能量谱分析，计算其功率谱密度 PSD。
3. 选取噪声区间，计算该区间内的平均功率谱密度 PSD_noise。
4. 选取信号区间，计算该区间内的平均功率谱密度 PSD_signal。
5. 计算信噪比 SNR = 10 * log10(PSD_signal / PSD_noise)。

下面是一个 Matlab 代码示例：

% 假设原始信号为 x，采样频率为 fs % 假设选取的噪声区间为 [1, 500]，信号区间为 [2000, 2500]

% EEMD 分解 nIMF = 5; % 分解的 IMF 分量数 IMFs = eemd(x, nIMF);

% 计算每个 IMF 分量的功率谱密度 for i = 1:nIMF [PSD, f] = pwelch(IMFs(i,:), [], [], [], fs); PSDs(i,:) = PSD; end

% 计算噪声区间内的平均功率谱密度 PSD_noise = mean(PSDs(:,1:500), 2);

% 计算信号区间内的平均功率谱密度 PSD_signal = mean(PSDs(:,2000:2500), 2);

% 计算信噪比 SNR = 10 * log10(PSD_signal ./ PSD_noise);