I collected several versions EMD procedures, including emd2002, emd2005, emd2007...

资 源 简 介

I collected several versions EMD procedures, including emd2002, emd2005, emd2007...

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，广泛应用于非线性、非平稳信号的时频分析。EMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列本征模态函数（IMF），每个IMF代表信号在不同时间尺度上的振荡特性。

不同版本的EMD算法（如2002、2005、2007版）反映了该方法在实践中的持续优化过程。早期版本（如2002年）可能更注重基础分解逻辑的实现，而后继版本（如2005、2007年）通常会改进边界处理、模态筛选的稳定性或计算效率。研究这些版本的差异有助于理解EMD的演进脉络，例如：如何减少模态混叠、提升端点效应处理能力等。

对于信号处理领域的研究者，对比多版本EMD实现具有实用意义：可验证算法的鲁棒性，或针对特定数据特征选择更合适的变体。此外，这些代码资源也为复现经典论文或开发混合算法（如EMD与机器学习结合）提供了参考基础。