关于emd前世今生

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关于emd前世今生

详 情 说 明

经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）是一种自适应信号处理方法，由美国宇航局的黄锷博士于1998年首次提出。该方法特别适合处理非平稳、非线性信号，能够将复杂信号分解为有限个本征模态函数（IMF）和一个残余项的总和。

EMD方法的核心思想是通过"筛分"过程逐步提取信号中的不同时间尺度特征。每个IMF必须满足两个条件：极值点数量与过零点数量相等或最多相差一个；在任何点上，由局部极大值和局部极小值定义的包络均值为零。

EMD技术自诞生以来，在机械故障诊断、生物医学信号处理、地震分析等多个领域得到广泛应用。随着研究的深入，EMD算法衍生出多种改进版本，如集合经验模态分解（EEMD）、互补集合经验模态分解（CEEMD）等，进一步提升了分解的稳定性和准确性。