信号分析的EMD分解方法

资 源 简 介

信号分析的EMD分解方法

详 情 说 明

EMD（Empirical Mode Decomposition）是一种针对非线性、非平稳信号的自适应时频分析方法，特别适用于振动信号处理领域。该方法由NASA的Norden E. Huang于1998年提出，其核心思想是将复杂信号分解为有限个本征模态函数（IMF）的线性组合。

在振动信号分析中，EMD通过以下步骤实现信号分解： 识别信号中所有局部极值点，并通过插值构建上下包络线 计算包络均值曲线，并从原始信号中减去该均值 反复迭代上述过程，直到满足IMF的两个条件：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 将分解出的IMF分量从原始信号中分离，对剩余部分继续分解

该方法的主要优势在于完全数据驱动，无需预设基函数，特别适合处理机械设备振动等非平稳信号。通过EMD分解可以得到信号在不同时间尺度上的振动模态，有助于： 故障特征频率提取 信号去噪与重构 非线性系统动态特性分析 多分量信号分离

可视化方面，EMD分解结果通常以两种形式展示：各IMF分量随时间变化的波形图，以及通过Hilbert变换得到的时频谱图。这种时频表示能清晰呈现信号能量在频率维度上的分布随时间演变的规律，为旋转机械故障诊断等领域提供重要分析手段。