EMD经验模态分解算法

资 源 简 介

EMD经验模态分解算法

详 情 说 明

经验模态分解（EMD）是一种针对非线性、非平稳信号的强大分解方法，其核心思想是将复杂信号分解为有限个本征模态函数（IMF）。EMD算法的独特之处在于它完全基于数据本身特性进行自适应分解，无需预设基函数。

EMD实现的关键在于"筛选"过程：首先识别信号中所有的局部极值点，通过插值构造上下包络线。原始信号与包络均值的差值作为新的信号，反复迭代直至满足IMF的两个基本条件：极值点数量与过零点数量相差不超过1；任意时刻包络均值为零。每个IMF分量都代表信号中特定时间尺度的波动特征。

在实际应用中，EMD能有效处理各种非平稳信号，如机械振动、生物医学信号和金融时间序列等。Matlab实现时需要注意边界效应的处理（如镜像延拓法）和筛选停止准则的设定（如标准差阈值法）。完整的EMD算法通常还包括残余项提取，最终将原始信号表示为若干IMF分量与趋势项的线性组合。

通过这种分解方式，原本复杂的信号被转化为不同特征尺度的简单振荡分量，极大地方便了后续的时频分析和特征提取工作。