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%程?序?名：LMD-相關(guān)系數(shù)-信息熵--分類（單個(gè)）
%設(shè)?計(jì)?者：一頭努力奮斗的豬
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clc
clear?all
fs=2560;%采樣頻率
Ts=1/fs;%采樣周期
L=3072;%采樣點(diǎn)數(shù)
t=（0:L-1）*Ts;%時(shí)間序列
STA=1;?%采樣起始位置
%---------------------導(dǎo)入實(shí)驗(yàn)分析數(shù)據(jù)--------------------------------------
A=xlsread（‘20151124_08_15Bin粗卡閥.xlsx‘）;
a1=A（1:30721）;
x=a1‘;
%----------------------lmdf分解-------------------
[PF]=lmd（x）
figure（1）;
imfn=PF;
n=size（imfn1）;?%size（X1）返回矩陣X的行數(shù)；size（X2）返回矩陣X的列數(shù)；N=size（X2），就是把矩陣X的列數(shù)賦值給N
subplot（n+111）;??%?m代表行，n代表列，p代表的這個(gè)圖形畫在第幾行、第幾列。例如subplot（22[12]）
plot（tx）;?%故障信號(hào)
ylabel（‘原始信號(hào)‘‘fontsize‘12‘fontname‘‘宋體‘）;
for?n1=1:n
????subplot（n+11n1+1）;
????plot（tPF（n1:））;%輸出IMF分量，a（:n）則表示矩陣a的第n列元素，u（n1:）表示矩陣u的n1行元素
????ylabel（[‘PF‘?int2str（n1）]）;%int2str（i）是將數(shù)值i四舍五入后轉(zhuǎn)變成字符，y軸命名
end
?xlabel（‘時(shí)間\itt/s‘‘fontsize‘12‘fontname‘‘宋體‘）;
?
?%求各PF分量與原始信號(hào)的相關(guān)系數(shù)，并篩選分量
xiangguanxishu=zeros（1n）;
for?i=1:n
????a=imfn（i:）;
????b=corrcoef（ax‘）;
????xiangguanxishu（1i）=b（12）;
end

%提取每一個(gè)PF分量的信息熵特征
xingxishang=zeros（1n）;
for?i=1:n
????a=imfn（i:）;
????x1=mapminmax（a01）;?%將數(shù)據(jù)歸一化處理
????%求數(shù)據(jù)的概率分布
???for?m=1:3072
???????x=x1（m）/sum（x1）;
???end
???shannon=-sum（x.*log2（x））;%計(jì)算信息熵
???xingxishang（1i）=shannon;
end

?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2019-01-14?13:43??LMD-信息熵\
?????文件???????59820??2018-12-27?22:47??LMD-信息熵\20151124_08_15Bin粗卡閥.xlsx
?????文件????????1573??2019-01-14?13:43??LMD-信息熵\faming.m
?????文件????????2486??2018-09-22?15:21??LMD-信息熵\lmd.m