EEMD 信号提取

资 源 简 介

EEMD 信号提取

详 情 说 明

EEMD（集合经验模态分解）是一种改进的信号特征提取方法，它在传统EMD算法基础上引入了噪声辅助分析的思想，能够有效解决EMD存在的模态混叠问题。EEMD的工作流程主要包括三个核心部分：噪声添加、EMD分解和结果集成。

在实现过程中，首先会对输入信号Y添加高斯白噪声，噪声强度由Nstd参数控制，这个参数表示添加噪声的标准差与原始信号标准差的比值。NE参数则决定了整体分解的集成次数，也就是需要重复进行EMD分解的次数。

每次分解都会产生一组IMF（本征模态函数），这些IMF按照频率从高到低排列。通过多次添加不同噪声并分解后，将得到的多组IMF进行集成平均，最终得到稳定的分解结果。输出的矩阵结构中，第一列是原始信号，后续列依次是从高频到低频的各阶IMF，最后一列则是残余分量。

Hilbert变换通常与EEMD配套使用，可以对提取出的各个IMF进行时频分析，获得信号的瞬时频率和振幅特征。这种组合方法在非平稳信号处理领域应用广泛，特别适合处理具有复杂振荡特征的信号数据。