请问我台机的激活日期是序列号 C32GYEEMDTC0 IMEI 012942007168734

激活时间「最近一次」：2012-02-03

产品型号 IPHONE 4S 16GB 黑色

产品序列号(SN) C32GYEEMDTC0

移动设备IMEI码 012942007168734

移动设备ICCID码 8986009808038

移动设备MAC地址 60FA041B

销售地 中国

购买时间 2012-02-02

过保时间 2013-02-01

激活状态 已激活

这段代码的大概意思：

clear all;clear;clc;clf; %清理变量，清屏，关闭图形窗口

load data %装载数据文件

for i=1:21; %for循环,从1到21

b=eemd(e(:,i),04,100); 调用eemd（）函数

bb(:,i)=b(:,4)+b(:,5)+b(:,6)+b(:,7)+b(:,8)+b(:,9); %b矩阵相加，即b矩阵的第4列+b矩阵的第5列+b矩阵的第6列+b矩阵的第7列+b矩阵的第8列+b矩阵的第9列的和赋值给bb矩阵的所有行第i列

end

wigb(bb),title('EEMD去噪') %调用wigb（）函数，title图形的标题

for i=1:21; %for循环,从1到21

c=emd(e(:,i)); %调用emd（）函数并赋值给c

c(:,i)=c(2,:)+c(3,:)+c(4,:)+c(5,:)+c(6,:); %c矩阵相加，即c矩阵的第2行+c矩阵的第3行+c矩阵的第4行+c矩阵的第5行+c矩阵的第6行的和赋值给c矩阵的所有行第i列

end

end

figure(2) %建立第二个图形窗口

wigb(c),title('EMD去噪')%调用wigb（）函数，title图形的标题

这个分解是基于希尔伯特-黄变换和希尔伯特变换而来，通过黄变换滤除信号里局域的直流成分，短时内是纯交流成分。而之所以不直接使用希尔伯特变换后利用复信号的d(phi)/dt=w (phi是角度）的方式来求信号的瞬时频率，是因为信号可能存在非频率波动的成分，也就是说可能信号的波动是因幅值引起，这样求得的频率可能是负值，而希尔伯特变换的信号频率不存在负的，所以才需要以上的黄变换这个分解imf的过程。但这个分解精度纯粹因信号本身而异，存在一定的风险。不过据我认为，信号在离散的情况下，黄变换并不是必须的，只需要在希尔伯特变换之前加一些简单处理即可，这种方式得到的瞬时频率与用了imf后得到的再matlab下得到的图像基本一样。楼主可自己编写程序，这个程序包不是必须

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