EMD

资 源 简 介

EMD

详 情 说 明

希尔伯特黄变换中的EMD（经验模态分解）是一种自适应信号处理方法，尤其适用于非线性非平稳信号分析。其核心思想是将复杂信号分解为有限个本征模态函数（IMF），每个IMF需满足两个条件：极值点数量与过零点数量相等或最多相差1；任意点的局部均值为零。

分解过程通过迭代筛选实现：首先识别信号所有极值点，用包络线拟合上下极值，计算均值曲线后与原始信号相减得到候选IMF。该过程重复直至满足IMF条件，剩余部分被视为趋势项。最终得到的IMF分量具有明确的瞬时频率，可结合希尔伯特变换进行时频分析。

与传统傅里叶变换相比，EMD无需预设基函数，完全由数据驱动，在机械故障诊断、地震波分析等领域展现出独特优势。但需注意模态混叠、端点效应等实际问题的影响。