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（EMD）是一种自适应信号处理方法，能够将复杂信号分解为若干个固有模态函数（IMF）。这些IMF分量代表了信号在不同时间尺度上的振荡特性，非常适合分析非平稳、非线性信号。

完成EMD分解后，可以进一步分析IMF分量的瞬时频率特性。利用希尔伯特变换，可以计算出每个IMF的瞬时频率和瞬时幅值，构建以时间、瞬时频率和幅值为坐标的三维时频图（通常称为希尔伯特谱）。这种可视化方法能直观展示信号能量在时频域上的分布，便于识别信号中的瞬态特征或周期性模式。

在应用时，需注意瞬时频率的物理意义仅适用于满足单分量条件的IMF。若某个IMF包含多个振荡模式，可能需通过后续的优化分解（如集合模态分解EEMD）改善结果。这种三维表征方式常用于机械故障诊断、生物医学信号分析等领域。