Empirical mode decomposition matlab source, manual preparation of spline interpo...

资 源 简 介

Empirical mode decomposition matlab source, manual preparation of spline interpo...

详 情 说 明

经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）是一种自适应信号处理方法，尤其适合处理非平稳和非线性信号。在Matlab中实现EMD的核心在于手工编写样条插值方法来构造包络线，这是区别于现成工具箱的关键技术细节。

实现EMD通常包含以下关键步骤：首先通过识别信号的局部极值点来提取振荡特征，然后使用三次样条插值分别拟合这些极值点形成上下包络线。手工编写样条插值时需要注意边界效应的处理，这是影响分解质量的重要因素。接着计算包络均值并提取固有模态函数（IMF），这个迭代过程需要满足停止准则以确保IMF的物理意义。

相比直接调用现成的插值函数，手工实现样条插值能更灵活地控制插值节点选择和边界条件，这对提高EMD分解的稳定性很有帮助。该方法在机械故障诊断、生物医学信号分析等领域展现出独特优势，特别是当处理具有复杂瞬时频率特征的信号时。