对EEMD 集合经验模态分解进行的改进

资 源 简 介

对EEMD 集合经验模态分解进行的改进

详 情 说 明

集合经验模态分解（EEMD）是一种常用的非线性、非平稳信号处理方法，通过在传统EMD中引入白噪声扰动和集合平均来提高模态分解的稳定性。针对EEMD存在的模态混叠和端点效应问题，改进方法主要从三个层面进行优化：

首先是噪声添加策略的改进。传统EEMD采用固定幅值的高斯白噪声，改进方案采用自适应噪声幅值调整机制，根据信号局部特征动态调整噪声强度，在保持扰动效果的同时避免信号失真。

其次是集成过程的优化。通过分析IMF分量的统计特性，设计加权平均算法取代简单算术平均，给予稳定性更高的IMF分量更大权重，从而提升最终分解结果的可靠性。

最后是针对边界效应的处理。改进算法结合镜像延拓和多项式拟合的双重技术，有效抑制信号端点处的发散现象。同时引入自适应停止准则，避免过度分解导致虚假模态产生。

这些改进使得分解后的IMF分量具有更好的单组分性和正交性，特别适用于机械振动、生物医学等领域的复杂信号分析任务。通过Matlab的矩阵运算优势和可视化功能，可以直观展示改进前后的分解效果对比。