关于经验模态分解及其算法

资 源 简 介

关于经验模态分解及其算法

详 情 说 明

经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）是一种用于非线性、非平稳信号处理的自适应分解方法。它的核心思想是将复杂信号分解为若干个固有模态函数（IMF），每个IMF需满足两个条件：极值点数量与过零点数量差不超过1，以及局部均值为零的对称性。

EMD算法的实现通常包含以下步骤：首先通过三次样条插值连接信号的局部极值点形成上下包络线，计算包络均值并提取残差；迭代这一过程直到残差满足IMF条件；最后将分解后的IMF分量与趋势项分离。其优势在于完全数据驱动，无需预设基函数，特别适用于非平稳信号分析。

该算法常与希尔伯特变换结合形成Hilbert-Huang变换（HHT），用于时频分析。值得注意的是，EMD存在模态混叠和端点效应等局限性，后续改进算法如集合经验模态分解（EEMD）通过添加噪声辅助分析提升了稳定性。