基于C++的经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）类
本项目基于 MATLAB Coder将MATLAB EMD函数 代码转换为C/C++代码
1.定义matlab函数如下：
function [imf,residual]=MyEmd(data)
[imf,residual] = emd(data,Interpolation="pchip");% name一定要有双引号
end
根据matlab官方的EMD说明文档：https://ww2.mathworks.cn/help/signal/ref/emd.html?searchHighlight=EMD&s_tid=srchtitle_support_results_1_EMD
本项目采用"pchip"插值方式，使用分段三次 Hermite 插值多项式，多用于处理非平滑数据。
2.定义测试函数：
f1=15; % 信号1的频率
f2=12; % 信号2的频率
f3=10; % 信号3的频率
fs=30; % 采样率
N=fs*60;
t = 0 : 1/fs : (N-1)/fs;
y1=5*sin(2*pi*f1*t)+15*sin(2*pi*f2*t)+8*sin(2*pi*f3*t);
plot(t,y1)
xlabel('Time(s)')
[myimfs,canCha]=MyEmd(y1);
emd(y1,"Interpolation","pchip")
3.采用MATLAB coder转换为C++函数
4.Interface style选择 Fuctions 则生成的EMD为函数形式，选择Methods则为类的形式，本项目选择类的形式生成。
5.生成后采用分别采用matlab和C++用相同的仿真信号进行测试：
C++
// 生成仿真信号，假设您的仿真信号是一个包含多个频率分量的正弦波
double f1 = 15.0;
double f2 = 12.0;
double f3 = 10.0;
double fs = 30.0; // 假设采样率为100 Hz
double t = 0.0;
double dt = 1.0 / fs;
int N = fs * 60; // 信号长度
// 初始化 data 的大小
data.set_size(1, N);
// 将信号数据赋值给 data
for (int i = 0; i < N; ++i) {
data[i] = 5.0 * sin(2.0 * M_PI * f1 * t) + 15.0 * sin(2.0 * M_PI * f2 * t) +
8.0 * sin(2.0 * M_PI * f3 * t);
t += dt;
}
MATLAB
f1=15; % 信号1的频率
f2=12; % 信号2的频率
f3=10; % 信号3的频率
fs=30; % 采样率
N=fs*60;
t = 0 : 1/fs : (N-1)/fs;
y1=5*sin(2*pi*f1*t)+15*sin(2*pi*f2*t)+8*sin(2*pi*f3*t);
结果如下：
MATLAB:
IMFS个数：
残差值：
C++ 计算残差值：
基本一致!
6.未解决的问题：
上述测试函数由于刚好分解成3个IMFS，所以分解结果相同，当我换成其他函数时，C++的结果与MATLAB结果会出现差异:其一，分解的本征模态函数个数不同，其二分解的IMFS前三个的结果基本一致，从第四个开始出现偏差（因此导致分解结果不同）
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