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EMD(经验模态分解)作为一种自适应信号处理方法,在2007年5月由法国研究团队发布了重要更新。该版本主要优化了边界效应处理和本征模态函数(IMF)的筛选准则,使分解结果更符合物理意义。更新后的算法特别改进了对非平稳、非线性信号的处理能力,如生物医学信号和机械振动分析场景下,能更稳定地提取特征分量。值得注意的是,这一版本首次公开了完整的端点延拓解决方案,有效抑制了传统EMD在数据两端出现的发散现象。