Discussion :

[sassou87]

bonjours, svp qui peux m'aider à expliquer de code EMD suivant. j'ai besoin d'un tournage à la main. merci bcp

Code :

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function imf = emd(y);
 
c = x; % copy of the input signal (as a row vector)
N = length(x);
%------------------------------------------------------------------------
% loop to decompose the input signal into successive IMF
imf = []; % Matrix which will contain the successive IMF, and the residue
while (1) % the stop criterion is tested at the end of the loop
 
%------------------------------------------------------------------------
% inner loop to find each imf
 
   h = c;  % at the beginning of the sifting process, h is the signal
   SD = 1; % Standard deviation which will be used to stop the sifting process
   while SD > 0.3 % while the standard deviation is higher than 0.3 (typical value)
 
      % find local max/min points
      d = diff(h); % approximate derivative
      maxmin = []; % to store the optima (min and max without distinction so far)
      for i=1:N-2
         if d(i)==0                        % we are on a zero
            maxmin = [maxmin, i];
         elseif sign(d(i))~=sign(d(i+1))   % we are straddling a zero so
            maxmin = [maxmin, i+1];        % define zero as at i+1 (not i)
         end
      end
 
      if size(maxmin,2) < 2 % then it is the residue
         break
      end
 
      % divide maxmin into maxes and mins
      if maxmin(1)>maxmin(2)              % first one is a max not a min
         maxes = maxmin(1:2:length(maxmin));
         mins  = maxmin(2:2:length(maxmin));
      else                                % is the other way around
         maxes = maxmin(2:2:length(maxmin));
         mins  = maxmin(1:2:length(maxmin));
      end
 
      % make endpoints both maxes and mins
      maxes = [1 maxes N];
      mins  = [1 mins  N];
 
 
      %--------------------------------------------------------------------
      % spline interpolate to get max and min envelopes; form imf
      maxenv = spline(maxes,h(maxes),1:N);
      minenv = spline(mins, h(mins),1:N);
      m =(maxenv + minenv)/2; % mean of max and min enveloppes
      prevh = h; % copy of the previous value of h before modifying it
      h = h - m; % substract mean to h
      % calculate standard deviation
      eps = 0.0000001; % to avoid zero values
      SD = sum (((prevh - h).^2) ./ (prevh.^2 + eps));
 
   end
 
   imf = [imf; h]; % store the extracted IMF in the matrix imf
   % if size(maxmin,2)<2, then h is the residue
 
   % stop criterion of the algo.
   if size(maxmin,2) < 2
      figure(3);
      plot(h);
      break;
   end
 
   c = c - h; % substract the extracted IMF from the signal
 
end
return

[Jean Dumoncel]

Bonjour,

qu'est-ce qu'un tournage à la main?

Quelle(s) partie(s) n'as-tu pas compris?

[sassou87]

bonsoir,
il existe plusieur méthode pour éliminer le bruit qui existe dans le signal du parole, parmi ces méthodes il y a "le filtrage par emd".
Je cherche un code matlab d'une fonction de filtrage_EMD d'un signal, ou un document qui m'explique le principe de cette méthode.

merci

[FR119492]

Salut!
Il y a quelque chose qui peut te convenir dans Wikipedia en anglais.
Jean-Marc Blanc

[sassou87]

Salut!
Il y a quelque chose qui peut te convenir dans Wikipedia en anglais.
Jean-Marc Blanc

en fait, cette méthode (filtrage_emd) a été proposé par Jean-Christophe Cexus dans son thèse, j'ai le document,j'ai compris le principe mais je ne sais pas comment je vais traduire ça dans matlab, comment je vais tourner le programme.