经验模式分解

资 源 简 介

经验模式分解

详 情 说 明

经验模式分解（EMD）是一种针对非线性、非平稳信号的强大分析方法，由Norden E. Huang等人提出，通常与Hilbert-Huang变换结合使用。该方法的核心思想是通过自适应分解将复杂信号拆解为有限个本征模态函数（IMF），这些分量能清晰反映信号的局部特征。

EMD的关键特征在于其完全数据驱动的特性——不需要预设基函数，而是通过迭代筛选过程（Sifting Process）逐步提取IMF。每个IMF需满足两个条件：极值点数量与过零点数量相差不超过1；任意点的上下包络均值为零。这种自适应性使其在机械故障诊断、地震波分析等领域表现优异。

值得注意的是，EMD存在端点效应和模态混叠等问题，后续改进算法如EEMD（集合经验模式分解）通过加入白噪声有效缓解了这些缺陷。相关论文和实现代码通常涉及边界处理优化、停止准则设计等关键技术细节。