Empirical Mode Decompostion

资 源 简 介

Empirical Mode Decompostion

详 情 说 明

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition)是一种自适应信号处理方法，特别适用于处理非平稳和非线性信号。其核心思想是通过特征时间尺度将复杂信号分解为有限个固有模态函数(IMF)，每个IMF代表信号中特定频率范围的成分。

实现过程主要包含以下关键步骤：首先通过检测信号的局部极值点，构建上下包络线。随后通过迭代筛选过程，逐步提取满足IMF条件的成分。每个IMF需要满足两个基本条件：极值点数量与过零点数量相等或最多相差一个；在任何点上，局部均值为零。

该方法无需预设基函数，完全由数据驱动，因此在处理非线性系统产生的信号时具有明显优势。分解得到的IMF分量按频率从高到低排列，可视为信号在不同尺度上的振动模式。这种特性使其在机械故障诊断、生物医学信号分析等领域得到广泛应用。

需要注意的是，EMD方法存在模态混叠问题，即单个IMF包含差异较大的时间尺度，或相似尺度出现在不同IMF中。后续发展的集成经验模态分解(EEMD)等方法通过加入噪声辅助分析，有效改善了这一问题。