emd改进算法

资 源 简 介

emd改进算法

详 情 说 明

EMD改进算法是针对传统经验模态分解(EMD)中模态混叠问题提出的优化方案。传统EMD在分解非平稳信号时容易出现不同频率成分相互干扰的现象，这正是模态混叠的典型表现。改进后的算法通过引入新的筛选机制或辅助手段，有效隔离了不同本征模态函数(IMF)之间的干扰。

该算法核心思路是打破原有EMD完全依赖信号极值点的局限，通过加入预处理步骤或改进筛选条件，使得分解出的各阶IMF能更准确地反映信号的真实物理特性。这类改进通常包括但不限于：噪声辅助分解策略、自适应停止准则设计、极值点优化处理等关键技术。

相比传统方法，改进后的EMD算法在保持自适应分解优势的同时，显著提高了分量正交性和物理意义明确性，使其更适合处理复杂工况下的非平稳信号分析任务，如机械故障诊断、生物医学信号处理等领域。