EMD算法的经验模态分解

资 源 简 介

EMD算法的经验模态分解

详 情 说 明

经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）是一种针对非线性、非平稳信号的适应性分解方法。它的核心思想是通过迭代筛选过程将复杂信号分解为有限个本征模态函数（IMF），每个IMF代表信号中不同时间尺度的局部特征。

在Matlab中实现EMD通常遵循以下步骤：首先对原始信号进行极值点检测，然后通过插值生成上下包络线并计算均值。通过信号与均值的差值迭代筛选，直到满足IMF的对称性和过零点条件。重复这一过程对残余信号分解，直到剩余分量变为单调趋势项。

EMD的关键在于其自适应性——无需预设基函数，完全由数据驱动。但需注意模态混叠问题，即不同时间尺度的成分混入同一IMF。改进方法如EEMD（集合经验模态分解）通过加入噪声辅助分析来缓解这一问题。

该算法在机械故障诊断、生物医学信号分析等领域应用广泛，尤其适合处理振动、EEG等具有非平稳特性的信号。Matlab实现中需重点关注边界效应处理和筛选停止准则的设定，这两点直接影响分解结果的物理意义。