经验模态分解

资 源 简 介

经验模态分解

详 情 说 明

经验模态分解是一种针对非线性非平稳信号的自适应分析方法，由黄锷团队于1998年提出。该方法通过将复杂信号分解为有限个本征模态函数（IMF），实现了对信号时频特性的精确刻画。

在工程实践中，EMD展现出独特优势。对于旋转机械等设备的故障预测，EMD能有效分离振动信号中的故障特征分量，通过分析IMF分量的能量分布或瞬时频率变化，可提前识别轴承裂纹、齿轮磨损等早期故障征兆。

信号分析领域，EMD克服了传统傅里叶变换对非线性信号处理的局限性。其自适应特性使其无需预设基函数，通过筛分过程自动提取信号局部特征，特别适用于非平稳信号如地震波、生物医学信号的时频分析。

值得注意的是，EMD存在端点效应和模态混叠等问题，后续发展的集合经验模态分解（EEMD）等改进算法进一步提升了分解的稳定性。这些方法共同构成了处理非线性非平稳信号的重要工具集。