经验模态分解

资 源 简 介

经验模态分解

详 情 说 明

经验模态分解（EMD）是由黄锷博士提出的一种自适应信号处理方法，尤其擅长处理非平稳、非线性信号。作为希尔伯特-黄变换（HHT）的核心技术，它通过将复杂信号分解为有限个本征模态函数（IMF），为时频分析提供了全新思路。

在信号处理领域，传统傅里叶变换对非平稳信号的分析存在局限，而EMD通过数据驱动的分解过程，无需预设基函数即可实现信号自适应分解。其核心思想是通过迭代筛选过程提取信号内在振动模式，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；任意点的局部均值由上下包络线确定且为零。

关键技术在于其独特的筛分过程：首先识别信号极值点，构造上下包络线并计算均值，再用原始信号减去该均值得到初步分量。通过多次重复此过程直至满足IMF条件，最终实现信号从高频到低频的逐层分离。这种分解方式在机械故障诊断、地震波分析、生物医学信号处理等领域展现出独特优势。