EMD 经验模态分解

资 源 简 介

EMD 经验模态分解

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，特别适用于非线性、非平稳信号的分析。该方法通过分解过程将复杂信号转化为一系列固有模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMF），每个IMF代表了信号中特定的频率成分。

EMD的核心思想是通过迭代筛选过程，逐步从原始信号中提取出不同尺度的振荡模式。每个IMF需要满足两个基本条件：一是极值点数量和过零点数量必须相等或最多相差一个；二是在任意时间点，由局部极大值和局部极小值定义的包络均值为零。

这种分解方法的优势在于完全基于数据本身特性，不需要预设基函数，因此具有高度自适应性。EMD在机械故障诊断、生物医学信号处理、金融时间序列分析等领域都有广泛应用。通过EMD分解得到的IMF分量，可以更清晰地揭示信号的局部特征，为后续的希尔伯特-黄变换等时频分析提供基础。