一维信号的EMD分解程序

资 源 简 介

一维信号的EMD分解程序

详 情 说 明

EMD（经验模态分解）是一种针对非线性、非平稳信号的分析方法，它将复杂信号分解为有限个固有模态函数（IMF）和一个残余项。这种分解方式特别适合处理一维信号，如振动、生物医学或金融时间序列数据。

程序实现的核心思路是通过迭代筛选过程提取IMF，每个IMF需满足两个条件：极值点与过零点数量相差不超过1；局部均值由上下包络线确定且接近零。分解过程中，信号的高频成分会优先被分离出来，形成第一层IMF，剩余部分继续分解直至获得所有IMF或满足停止条件。

多层分解的优势在于能逐级剥离信号特征，每层IMF代表不同时间尺度的振荡特性。实际应用中，该程序可用于噪声去除、特征提取等场景，例如ECG信号中的基线漂移修正或机械振动信号的故障频率识别。使用需注意端点效应处理和筛选迭代次数的合理设置以保证分解质量。