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（Empirical Mode Decomposition, EMD）是一种针对非平稳信号的自适应分解方法，常用于信号处理领域。其核心目标是将复杂的一维离散信号分解成多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs）的叠加，每个IMF代表信号中具有相对独立频率特性的成分。

该方法的优势在于不需要预先定义基函数，完全由数据本身驱动。其分解过程通过迭代筛选实现，每次提取信号中的局部极值点，并通过插值生成上下包络线，逐步分离出不同尺度的振荡模式。最终得到的IMF需满足两个条件：极值点数量与过零点数量差不超过1；任意点的上下包络均值为零。

经验模态分解特别适用于非线性、非平稳信号分析，如生物医学信号、机械振动监测或金融时间序列等领域。通过分解，原始信号的时频特性可被更清晰地揭示，为后续的希尔伯特变换分析或特征提取提供基础。

需要注意的是，EMD存在端点效应和模态混叠等问题，后续改进算法（如集合经验模态分解EEMD）进一步提升了其鲁棒性。