• FDM(傅里叶分解)


    代码的使用教程

    傅里叶分解(FDM)

    代码原理

    FDM (Frequency Division Multiplexing)是一种调制技术,将信号分成多个不同的频带进行传输,从而实现多路复用的通信方式。FDM分解原理是将不同频率的信号分解成不同的频带(子载波),通过多个子载波同时向传输介质发送数据,每个子载波都被分配一个频段,相互之间不会干扰,同时利用传输介质的带宽效率比较高。

    在FDM系统中,将不同的信号加入到载波波形上,所有的载波频率都在相同的信道中传输。因此,可以通过分离载波的频率来恢复每个源信号。对于输入信号x(t),通过余弦函数调制,可以得到载波信号c(t)。然后,在每一个分频带的频率上加入载波脉冲,从而产生多路信号。

    在接收端,使用一个特殊的滤波器,将所需的频段选择出来,其中包括每个子载波的频段。然后,去除其他频率分量并恢复原始信号。因此,FDM系统是一种多路复用的技术,它使得多个信号能够在同一时间内共享一个通信介质。

    代码效果图

    部分代码和相关解释

    1. function [xt_recov_IMFsLowToHigh,xt_recov_IMFsHighToLow] = FDM_Low2High_High2LowS(xt,Fs)
    2. global PS_PhaseUnwrap;
    3. global CentralDiff;
    4. CentralDiff=1; % central finite difference, e.g. for delta function
    5. PS_PhaseUnwrap=0;
    6. threshold=-0*(10)^(-1); % idealy should be zero.
    7. L=length(xt);
    8. if 1 % adding zero at last, can create discontinuity in signal. e.g. org emd example
    9. if rem(L,2) == 1 % odd
    10. L=L+1; % make it even for faster FFT
    11. %xt=[xt 0]; % can create discontinuity
    12. xt=[xt xt(end)]; % repeat last data
    13. end
    14. end
    15. NFFT=L;
    16. N=(NFFT);
    17. Xk=fft(xt,NFFT)/L;
    18. % k=1, Xk, is real, (2 to N/2) are complex, (N/2+1) is real, (N/2+2 to N) are complex conjugate of (N/2 to 2)
    19. nTotalHormonics=N/2;
    20. %if 1 % this is much better, seen by examples 1.
    21. %%
    22. xt_recov_IMFsLowToHigh=zeros(1,N)';
    23. IFOfSignalIF=zeros(1,N)';
    24. xt_AnalyticFIBF=zeros(1,N)';
    25. xt_recov_IMFsLowToHigh(:,1)=(ones(1,N))*Xk(1); % first IMF DC
    26. init=2;
    27. p=2;
    28. while(init<=N/2)
    29. [kk, xt_recov_FIBF, xt_recov_AnalyticFIBF, IFOfSignal]=getIMFsScanAllLowToHigh(Xk,Fs,init,nTotalHormonics,threshold);
    30. %%
    31. init=kk+1;
    32. xt_recov_IMFsLowToHigh(:,p)=xt_recov_FIBF;
    33. IFOfSignalIF(:,p-1)=IFOfSignal;
    34. xt_AnalyticFIBF(:,p-1)=xt_recov_AnalyticFIBF;
    35. p=p+1;
    36. end
    37. %subplot(2,1,1)
    38. % sp_PlotTF(xt_AnalyticFIBF,IFOfSignalIF,t,Fs,Fs/2);
    39. % title('FDM: Time-Frequncy-Energy estimate of FIBFs (LTH-FS)','FontSize',16,'FontName','Times');
    40. nn=(1:N);
    41. tttmp=Xk((N/2)+1).*cos(pi*(nn-1)); % N/2+1 part of FFT, last part of DFT
    42. xt_recov_IMFsLowToHigh(:,end+1)=tttmp'; % N/2+1 part of FFT, last part of DFT
    43. %end
    44. %if 1 % this is much better, seen by examples 1 and 3.
    45. xt_recov_IMFsHighToLow=zeros(1,N)';
    46. IFOfSignalIF=zeros(1,N)';
    47. xt_AnalyticFIBF=zeros(1,N)';
    48. mm=1;
    49. %tttmp=Xk((N/2)+1).*cos(pi*(1:N-1));
    50. xt_recov_IMFsHighToLow(:,mm)=tttmp'; % N/2+1 part of FFT, last part of DFT
    51. final=N/2;
    52. while(final>=2)
    53. mm=mm+1;
    54. [kk, xt_recov_FIBF, xt_recov_AnalyticFIBF, IFOfSignal]=getIMFsScanAllHighToLow(Xk,Fs,final,threshold);
    55. %%
    56. final=kk-1;
    57. xt_recov_IMFsHighToLow(:,mm)=xt_recov_FIBF;
    58. xt_AnalyticFIBF(:,mm-1)=xt_recov_AnalyticFIBF;
    59. IFOfSignalIF(:,mm-1)=IFOfSignal;
    60. end
    61. %subplot(2,1,2)
    62. %figure
    63. % sp_PlotTF(xt_AnalyticFIBF,IFOfSignalIF,t,Fs,Fs/2);
    64. % title('FDM: Time-Frequncy-Energy estimate of FIBFs (HTL-FS)','FontSize',16,'FontName','Times');
    65. %% residue
    66. xt_recov_IMFsHighToLow(:,mm+1)=(ones(1,N))*Xk(1); % first IMF DC
    67. %end
    68. 这段代码是一个实现低频到高频和高频到低频的FDM(Frequency Division Multiplexing)信号分解的函数。函数接受输入信号 xt 和采样频率 Fs,并返回分解后的低频到高频和高频到低频的信号。
    69. 函数中的变量 xt_recov_IMFsLowToHigh 和 xt_recov_IMFsHighToLow 分别用于保存低频到高频和高频到低频的信号。函数首先对输入信号进行FFT变换,得到频率域的表示 Xk。然后通过调用 getIMFsScanAllLowToHigh 函数,从低频到高频逐步分解信号,得到对应的IMFs(Intrinsic Mode Functions)和IFs(Instantaneous Frequencies),并将它们保存在 xt_recov_IMFsLowToHigh 中。
    70. 该函数使用了一些全局变量 PS_PhaseUnwrap 和 CentralDiff,它们可能在其他地方被定义和使用。
    71. 最后,函数返回分解后的低频到高频和高频到低频的信号 xt_recov_IMFsLowToHigh 和 xt_recov_IMFsHighToLow。

    代码链接:阿里云盘分享 (aliyundrive.com)

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/yuchunyu12/article/details/134484244